【摘 要】
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现有大量的第三方网站(如搜房、58同城、赶集网、百姓网等)提供住房信息，包括住房的租金(价格)、地点、房型、特色、其他用户评价等。但是满足用户A需要的住房并小一定能满足用户B。每个人对住房的各个因素的重视程度小尽相同，即各用户的偏好都小一样。如何根据用户的偏好给出查询结果是一个值得研究的问题。top-k查询就是解决该问题的一个很合适的技术。传统的Top-k查询处理都是利用单用户偏好来计算评分函数,
【出 处】
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2014全国理论计算机科学学术年会
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现有大量的第三方网站(如搜房、58同城、赶集网、百姓网等)提供住房信息，包括住房的租金(价格)、地点、房型、特色、其他用户评价等。但是满足用户A需要的住房并小一定能满足用户B。每个人对住房的各个因素的重视程度小尽相同，即各用户的偏好都小一样。如何根据用户的偏好给出查询结果是一个值得研究的问题。top-k查询就是解决该问题的一个很合适的技术。传统的Top-k查询处理都是利用单用户偏好来计算评分函数,这种方法有极大的局限性.本文针对基于多用户偏好的top-k查询处理问题进行研究,为了提高查询效率,首先提出了预处理算法PA与PVA,生成一些具有代表性的系统用户偏好,并据此将初始数据集进行全排序,保存在物化视图中,以便利用它们进行top-k查询.然后,提出了处理top-k查询的VBA算法且进行了正确性与完备性论证.最后,实验结果表明,该算法比直接在原数据集中查询的效率有极大的提高.
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