基于带权图的多维大数据模型优化算法

• 作者: 鄂海红 田川 宋美娜
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多维大数据 物化视图选择 视图集抖动 带权图 膨胀率
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘专题
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题,本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法(multi-dimensional big data model optimization,MMO),通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标,基于带权图模型找出物化视图集的最优解.实验结果表明,本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),解决了超高维数据下的维度灾难问题,并且能够快速收敛.