CSSAQP:一种基于聚类的分层抽样近似查询处理算法

• 作者: 戴振宇 李晖 谢金星 陈梅
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 近似查询处理 聚集查询 聚类 分层抽样
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 1121-1126
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.06.023

摘要

近似查询处理技术常被应用于海量数据的多维分析,以缩短查询执行的时间,同时返回尽可能准确的结果.由于海量数据中常存在许多极端值,会严重影响近似查询处理的结果.因此针对海量数据的聚集操作,论文提出CSSAQP算法,先将原始数据集按某一数值列直观的聚为三类,分别代表大值簇、小值簇和常值簇,再对各簇按分组属性分别进行分层抽样,构建总体样本集,最后通过查询重写在总体样本集上执行查询,以缩短海量数据聚集操作的查询时间,同时提高查询任务的准确性.通过实验验证,证明了该算法不仅可以缩短聚集查询的时间,同时还能有效提高查询结果的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈梅	贵州大学先进计算与医疗信息服务工程实验室	51	314	10.0	16.0
2	李晖	贵州大学先进计算与医疗信息服务工程实验室	18	21	2.0	4.0
3	谢金星	贵州大学先进计算与医疗信息服务工程实验室	1	0	0.0	0.0
4	戴振宇	贵州大学先进计算与医疗信息服务工程实验室	1	0	0.0	0.0