ZDC-tree：数据流Skyline查询的高效索引结构

"ZDC-tree是一种专为数据流上的Skyline查询设计的高效索引结构，结合了剪枝策略和分而治之的思想，并利用Z-order曲线的特性，旨在解决滑动窗口Skyline查询的问题。ZDC-tree允许在一个分支上执行查询和更新操作，其ZDCSK算法采用自底向上的归并递归方法返回Skyline结果集，具有良好的查询效率。研究通过理论分析和实验验证了ZDC-tree在Skyline查询中的高效性、稳定性和可扩展性。" ZDC-tree是针对数据流环境中的Skyline计算提出的一种新颖索引结构。Skyline查询是数据挖掘领域的一个关键问题，它旨在找出多维数据集中无被其他点支配的点集合。在数据流场景下，由于数据的持续流动和滑动窗口的概念，这种查询变得更加复杂。滑动窗口机制使得我们需要在任何时候都只考虑最近到达的一段数据，这就对查询效率提出了更高要求。 ZDC-tree采用了剪枝策略来减少不必要的计算，通过预先排除那些无法成为Skyline结果的点，从而提高查询速度。同时，它运用了分而治之的策略，将大规模的数据流分解成更小的子集进行处理，进一步优化了计算效率。Z-order曲线在这里起到了关键作用，这种空间填充曲线能够以有序的方式表示多维数据，有利于数据的组织和检索。 ZDCSK算法是ZDC-tree的核心算法，它自底向上地进行计算，通过递归合并各个子集的Skyline结果，有效地减少了计算量和存储需求。这种算法设计确保了在处理大量数据时仍能保持较高的性能。 论文的理论分析和实验结果证明了ZDC-tree在处理数据流Skyline查询时的优越性。其高效性体现在快速的查询响应时间，稳定性则体现在面对数据流变化时的稳定性能，而可扩展性意味着随着数据量的增长，ZDC-tree仍能维持其优良的性能。 ZDC-tree和ZDCSK算法为处理数据流中的Skyline查询提供了一种有效解决方案，尤其适用于实时监控和分析大量流动数据的场景，如金融交易、社交媒体分析和物联网(IoT)数据处理等。这一技术的发展对于提升大数据环境下的数据挖掘能力和实时决策支持具有重要意义。