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当属性域是偏序的时候,最终的Skyline点几乎和原始数据集一样大小.因为大多数情况下,数据集里至少有一维点与点之间是不可比的.因此在保留感兴趣的点的同时,将大数据集裁剪到一个合理的规模,是一个值得研究的问题.为了得到一个更小更有用的Skyline点集,可以更好地反映真实的用户偏好,本文基于两种假设:偏好的参数是不完整的,实际的偏好是传递性的,提出一个更为广义的控制关系概念.