"面向大规模数据集的并行化Top-k Skyline查询算法PTKS是为了解决在海量数据中高效执行Top-k Skyline查询的问题。该算法结合了并行计算技术,以提高在大数据环境下的查询性能。PTKS算法由杨林青、李湛、牟雁超等人在2015年提出,发表在《计算机科学前沿》期刊上,属于工程技术领域的研究成果。" Top-k Skyline查询是数据挖掘中的一个重要概念,它旨在找出数据集中不被其他任何数据点支配的前k个最具有代表性的点,这些点构成了所谓的Skyline。在数据挖掘和信息检索中,Skyline查询能够帮助用户快速获取数据集的关键信息,而无需浏览整个数据集。然而,随着数据规模的增长,传统的Skyline查询方法面临着计算复杂度高、执行时间长的挑战,这使得它们在处理大规模数据集时效率低下。 并行化Top-k Skyline查询算法PTKS针对这一问题进行了优化。PTKS利用并行计算的原理,将大规模数据集分解为多个子集,并在多处理器或分布式系统上同时处理这些子集。通过并行化处理,PTKS显著减少了计算时间,提高了查询效率,使得在大规模数据集上的Top-k Skyline查询成为可能。 PTKS算法的具体实现可能包括以下几个步骤: 1. 数据划分:根据某种策略(如哈希、范围等)将大规模数据集划分为若干个子集,确保每个子集在计算Skyline时相对独立。 2. 并行计算:在不同的处理器或节点上并行地计算每个子集的Skyline。 3. 结果合并:将各个子集的Skyline结果合并,去除重复项,得到全局Skyline的候选集。 4. 剪枝与排序:对候选集进行剪枝,剔除被其他点支配的点,然后对剩余的点进行排序,选取前k个最具代表性的点作为最终的Top-k Skyline结果。 PTKS算法在设计上考虑了并行计算环境的通信开销和负载均衡,以确保在提高计算效率的同时,保持算法的正确性和稳定性。此外,该算法可能还涉及了优化策略,如动态调整子集大小、优化通信协议等,以进一步提升性能。 PTKS算法是大数据时代背景下,为解决大规模数据集的Top-k Skyline查询效率问题而提出的一种创新方法,它通过并行计算技术实现了对海量数据的有效处理,对于数据分析、决策支持等领域具有重要的理论价值和实际应用意义。
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