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摘要:
Top k查询是目前海量数据在动态环境中高效处理的重要方法之一.在许多实际应用中,满足用户偏好的top-k查询一般由两个部分组成:选择条件和排序函数.用户可自行设置排序函数,也可选择对不同数据子集进行查询.在传统数据库领域中已经对top-k算法进行了深入的研究,但是现有的方法不适用于大量目标对象的属性值发生动态变化的情况.在查询过程中由于目标对象的属性值发生改变可能导致查询结果的改变,从而对算法性能有更高的要求.围绕动态top-k计算问题,在网格索引的基础上提出了TTI索引,通过TTI索引中的概要信息高效计算网格k支配能力并划分影响区和自由区.根据划分的区域裁剪数据集并降低数据动态变化时需重新计算发生的概率.实验中采用多种数据集进行测试,分别与top-k、RankCube和CIA算法进行了比较.实验结果验证了算法的有效性,实验数据表明在静态情况下,该文算法的查询效率可比传统top-k算法最多快至8倍,动态情况下可比传统top-k算法最多快10倍.
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文献信息
篇名 一种基于改进网格多维TTI索引的动态Top-k查询算法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 Top-k查询 网格索引 分区 概要 动态
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 大数据
研究方向 页码范围 1827-1844
页数 18页 分类号 TP311
字数 17941字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2019.01827
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Top-k查询
网格索引
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概要
动态
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导