【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,人们需要处理的数据量和数据的维数与日俱增,人们也希望能获得自己更感兴趣的数据。Skyline查询作为一种有效的数据分析方法,在数据库领域发挥着越来越重要的作用。因此,查询结果的可用性也越发重要,why-not问题尤为引发学者关注,提高Skyline查询结果的可用性和解决why-not问题具有非常重要的研究意义。本文结合现实生活中的场景,针对已有算法效率低下的问题,对Skyl
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随着信息技术的飞速发展,人们需要处理的数据量和数据的维数与日俱增,人们也希望能获得自己更感兴趣的数据。Skyline查询作为一种有效的数据分析方法,在数据库领域发挥着越来越重要的作用。因此,查询结果的可用性也越发重要,why-not问题尤为引发学者关注,提高Skyline查询结果的可用性和解决why-not问题具有非常重要的研究意义。本文结合现实生活中的场景,针对已有算法效率低下的问题,对Skyline查询中出现的whynot问题展开研究,主要贡献概括如下:（1）针对现有方法未能考虑时间属性且效率较低的问题,提出了一种面向查询对象的路网Skyline查询中why-not问题的解决办法。算法从查询范围和why-not点本身属性两个角度对why-not点进行修改,算法使用Skyline优势区域等概念对数据集进行剪枝过滤,进一步提高了效率。通过实验验证了算法的有效性,并表明算法能够高效解决此类why-not问题。（2）针对现实生活中查询结果中缺失了某些查询者需要的结果的问题,提出了一种面向查询者的空间Skyline查询中的方向感知算法。其中提出了降低兴趣点属性值要求的多级Skyline查询的概念,给查询者更多可能合适的选择,对实际问题中的问题进行分类并整合各种情况根据不同情况合理选择相应解决办法。通过实验分析可得,相比于现存在的基线算法其运行时间和惩罚值都大幅降低,可以有效解决查询者的疑问。（3）为针对实际生活中经常遇到的多why-not点的情况,对前文算法进行整合和改进,提出了解决多个缺失点的why-not问题的算法,并分别在查询者和被查询者两个角度对问题进行研究。算法考虑多个why-not点具有的特点,可以同时解决所有需要的点的why-not问题,而不需要多次对每个点调用前文算法。通过实验分析可得,算法可以有效解决多缺失点的why-not问题。
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