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题名MapReduce框架下k-支配轮廓查询算法
被引量：2
- 1
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作者
余靖
刘盼盼
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《燕山大学学报》
CAS
2014年第6期532-537,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61073060)
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文摘
随着维度和数据量的不断增长,已有的轮廓查询方法已无法为用户提供更好的查询支持。本文采用并行处理框架Map Reduce结合K-支配轮廓查询算法来解决此类查询问题。在对输入的数据集进行预排序的基础上,提出了基于Map Reduce的单轮扫描算法和双轮扫描算法,通过在不同维度、数据分布、节点个数等方面的实验测试及对比,验证了算法的有效性。
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关键词
轮廓
k-支配轮廓查询
MAPREDUCE
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Keywords
skyline
k-dominant skyline
MapReduce
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种更新k-支配轮廓的算法
被引量：2
- 2
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作者
董雷刚
崔晓微
刘国华
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机构
大庆师范学院计算机科学与信息技术学院
东华大学信息科学与技术学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第22期235-239,共5页
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基金
黑龙江教育厅科技项目(12523004)资助
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文摘
k-支配轮廓查询技术在计算高维空间数据集时,解决了查询结果集合过大的问题,更有利于用户决策;然而,现有的算法都是针对静态k值设计的,不适合k值动态变化的情况。为了解决此问题,提出一种思路,即当k值改变以后,以现有的查询结果为基础,通过对可能发生身份变化的数据点进行判断,得到新的k-支配轮廓。在此基础上分别针对k值增大和k值减小这两种情况提出了相应的更新算法。通过理论分析和实验,算法能快速完成运算并返回正确查询结果。
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关键词
k-支配轮廓查询
高维空间
动态变化
更新
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Keywords
k-dominant skylines query
high dimensional space
dynamic
updating
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种求解动态数据集中k-支配轮廓的算法
被引量：1
- 3
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作者
董雷刚
刘国华
崔晓微
张东明
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第4期617-622,共6页
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基金
国家"十一五"科技支撑计划项目(2006BAK05B02)资助
国家自然科学基金项目(60773100)资助
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文摘
在对高维数据集进行轮廓查询时,k-支配轮廓查询算法能够返回较少的轮廓点,有利于用户的决策,但目前的算法都是针对静态数据集设计,无法对动态数据集进行处理.动态数据可分为非数据流数据和数据流数据,本文针对这两种情况提出了相应的增量求解算法,即当数据集发生变化时,以现有的k-支配轮廓为基础,通过对部分数据点进行计算得到新的k-支配轮廓.证明了算法的正确性和有效性,并通过实验对算法进行了分析和验证.
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关键词
高维空间
动态数据集
k-支配轮廓查询
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Keywords
high dimensional space
dynamic dataset
k-dominant skylines query
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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