"正态分布属性数据集上的Skyline查询 (2014年) - 孙藉,孙洪峰,陈维恒,梁赛婷 - 计算机工程 - 第40卷第1期" 在多目标决策和数据挖掘等应用场景中,Skyline查询是一个重要的工具。Skyline查询用于找出数据集中无被其他任何数据点支配的点,这些点构成了数据集的 skyline。传统的工作主要集中在确定性的数据集上,然而,在实际应用中,数据往往带有不确定性,尤其是在连续属性的情况下。这篇论文的作者们针对这种连续分布的不确定数据集,提出了一个新的概念,即基于正态分布的属性数据集。 正态分布,也称为高斯分布,是一种常见的概率分布,广泛存在于自然和社会科学中。在不确定数据集的背景下,每个数据点的属性值不再是确定的,而是服从特定的正态分布。这增加了处理数据的复杂性,因为需要考虑每个点的分布特性,而不仅仅是单一的数值。 为了处理这种新的数据模型,论文提出了一种 Skyline 查询算法,该算法融合了索引技术和分治策略。索引结构在这里起到了关键作用,它能加速查询过程,使得在大规模数据集上查找 skyline 点变得高效。分治思想则有助于将复杂的问题分解为更小的部分,分别处理后再合并结果,从而优化算法性能。 论文中的算法设计了一个递归过程,以近似的方式来寻找 skyline 点。虽然这种方法可能牺牲了部分精度,但实验结果显示,这种牺牲换取的是查询效率的显著提升。这在处理大量数据时尤其有价值,因为它允许快速获取近似的 skyline 结果,而无需进行完整的、耗时的精确计算。 这篇论文为处理不确定型连续数据集上的 Skyline 查询提供了一种创新的方法,它结合了统计学的正态分布理论和计算机科学的索引及分治技术,对大数据分析领域具有一定的理论价值和实践意义。通过这种算法,数据科学家和工程师能够在处理具有不确定性的复杂数据时,更加高效地进行决策和分析。
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