移动对象不确定性位置的连续概率Skyline查询算法

"基于事件的位置不确定移动对象连续概率Skyline查询" 本文主要探讨了在位置服务（Location Based Service, LBS）中，如何处理移动对象位置不确定性对Skyline查询的影响。Skyline查询是LBS中一种关键的操作，其目标是找出数据集中那些没有被其他点支配的点集合。然而，移动对象在运动过程中的位置信息通常存在不确定性，这导致数据点之间的支配关系变得不稳定，进而影响Skyline查询的结果。 为了应对这一挑战，文章首先定义了在移动查询点情况下，各个对象之间的支配概率，并提出了微元计算方法来确定支配概率和Skyline概率。这种方法考虑了位置不确定性带来的影响，使得概率计算更加精确。 接着，文章提出了一种名为UCPSC（Uncertainty-aware Continuous Probabilistic Skyline Query with Change）的算法，用于处理不确定移动对象的连续概率Skyline查询。UCPSC算法在初始时刻快速计算出概率Skyline（p-Skyline）集合，然后通过定义两种可能改变p-Skyline的事件，即支配事件和非支配事件，来实时追踪和更新p-Skyline。这种事件驱动的方法避免了在每次移动对象位置变化时都需要遍历整个数据集，极大地降低了查找和计算成本，提升了运算效率。 此外，文章还提出了一种静态算法USPSC（Uncertainty Static Probabilistic Skyline Query），并与UCPSC进行了对比实验。实验结果验证了这两种算法的有效性，表明它们能够在处理不确定性的移动对象时，有效地进行Skyline查询并保持高效的性能。 关键词：概率Skyline、不确定数据、移动对象、支配概率 这篇研究为处理位置不确定性的移动对象Skyline查询提供了解决方案，通过概率模型和事件驱动的更新策略，优化了查询效率，为LBS领域提供了有价值的理论和技术支持。