【摘 要】
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面临大量数据时,如何从中摘取一部分感兴趣的数据帮助用户进行决策是数据库系统的一项重要功能.在过去几十年里,top-k和skyline查询是两种最常用的技术手段,但他们分别存在不能控制输出结果大小与需要用户提供效用函数的缺陷.为克服两者的缺陷,k代表点查询技术应运而生;其中性质较好、受到较多关注的是k-遗憾查询.本文首先回顾了skyline、top-k查询和几种典型的代表点查询.随后,详细地介绍了k-遗憾查询的概念与方法,从多个角度分析了提升查询质量的途径,并对k-遗憾查询的变体进行了研究.最后对未来遗憾最
【机 构】
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南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京211106;软件新技术与产业化协同创新中心,南京210093;南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京211106
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面临大量数据时,如何从中摘取一部分感兴趣的数据帮助用户进行决策是数据库系统的一项重要功能.在过去几十年里,top-k和skyline查询是两种最常用的技术手段,但他们分别存在不能控制输出结果大小与需要用户提供效用函数的缺陷.为克服两者的缺陷,k代表点查询技术应运而生;其中性质较好、受到较多关注的是k-遗憾查询.本文首先回顾了skyline、top-k查询和几种典型的代表点查询.随后,详细地介绍了k-遗憾查询的概念与方法,从多个角度分析了提升查询质量的途径,并对k-遗憾查询的变体进行了研究.最后对未来遗憾最小化查询的可能研究方向与应用前景进行了展望.
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