分布式环境下移动对象的连续概率Skyline查询优化算法

本文主要探讨了分布式环境下的连续概率Skyline查询在处理不确定移动对象问题中的研究。Skyline查询在多准则决策、数据挖掘和数据库可视化领域具有重要意义，尤其在地理位置相关的应用中，如LBS（Location-Based Service）。在实际场景中，数据通常分布在多个节点上，通过网络进行交互，同时移动对象的位置信息存在不确定性，这导致了局部Skyline关系的动态变化。 作者针对这一挑战，提出了CDPS-UMO算法，这是一个旨在降低通信开销的有效解决方案。该算法在每个局部节点上追踪局部概率Skyline点的变化，通过一种有效的排序方法和反馈机制，减少了不必要的通信和计算成本。通过将移动对象视为查询点，文章考虑了移动过程中位置的随机性和概率特性，例如，查询点在给定概率阈值q和范围R下的位置变动。 以图1为例，当移动对象处于区域A时，DB1和DB2的数据点局部Skyline概率分布有所不同。CDPS-UMO算法在此基础上计算出全局Skyline概率分布，这对于实时更新和分析移动用户的偏好或行为具有实际价值。 为了验证算法的效率，文章还引入了基本算法naive作为对照，通过对比实验展示了CDPS-UMO算法在减少通信成本和计算复杂度方面的优势。这些实验结果证明了在分布式环境中，CDPS-UMO算法对于处理连续概率Skyline查询更新任务是高效且有效的。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提供了一种在分布式、不确定环境下处理移动对象连续概率Skyline查询的创新算法，这不仅提升了查询性能，也适应了位置服务的快速发展需求。