MapReduce优化的高效天际线算法应对大数据挑战

本文主要探讨了在大数据时代背景下，针对MapReduce框架下Skyline查询算法面临的效率问题。Skyline查询是一种常见的多模式数据挖掘方法，它在处理高维数据时，尤其是在大数据集上，会遭遇所谓的“维度灾难”，即随着维度的增加，查询复杂度呈指数级增长，导致计算效率急剧下降。 作者刘建邦和刘旭敏提出了一个改进的高效算法，称为MRBPS（MapReduce Balanced Point Skyline），该算法的核心在于利用数据间的互不支配特性。在传统Skyline查询中，需要在多个维度上进行复杂的相互比较，而MRBPS则通过一种创新的方法，将每个数据点映射到一个由优化轴点定义的区域，这实质上是对数据集进行了一种分区。在Map阶段，算法首先根据数据的区域标识进行排序，这样就将多维比较转化为了一维比较，极大地减少了比较的复杂度，从而提高了算法的执行效率。 通过对比实验，MRBPS在处理大规模数据时展现出显著的优势，计算效率得到了明显的提升。与现有的MapReduce Skyline算法相比，MRBPS不仅在计算性能上表现出高效性，而且在处理大数据场景下的可靠性也得到了增强。此外，文章引用了中图分类号TP311，表明了该研究与计算机科学技术中的数据库管理、信息检索等相关，且被赋予了文献标识码A，表明其学术价值得到了认可。 这篇研究论文针对MapReduce框架下的Skyline查询算法进行了深入的优化，旨在解决大数据环境下效率低下的问题，为实际应用中的大数据分析提供了有效的解决方案。通过引入平衡点的概念和区域划分策略，MRBPS算法为处理高维数据提供了一种新的可能，对于提高计算效率和应对大规模数据分析挑战具有重要意义。