数据流上自适应的稀疏Skyline挖掘

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Skyline查询的结果集为数据集中不被其他对象所“支配”的对象的全体.近年来,它在在线服务、决策支持和实时监测等领域的良好应用前景,使其成为数据管理与数据挖掘领域的研究热点.实际应用中,用户通常期望快速、渐进地获得Skyline计算结果,而流数据的连续、海量、高维等特性,使得在确保查询质量损失受控的前提下挖掘稀疏Skyline集合成为一个极具价值和挑战性的问题.本文首先提出一个新颖的概念:稀疏Skyline(Sparse-skyline),它采用一个Skyline对象来代表其周围ε-邻域内的所有Skyl
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