輪廓聚合查詢算法的研究.pdf

1、輪廓查詢在涉及多標(biāo)準(zhǔn)決策的空間數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、測試觀察、用戶偏好查詢、可視化等領(lǐng)域起著非常重要的作用，是一種典型的復(fù)雜查詢。目前的研究主要涉及簡單的輪廓查詢，而不能滿足實際應(yīng)用的需求，基于此，本文提出了輪廓聚合查詢，以滿足復(fù)雜查詢應(yīng)用需求，并提出相應(yīng)的查詢處理方法。
　　 本文通過對不同聚合函數(shù)的分析，提出了在一般聚合情況下的基本算法——聚合優(yōu)先算法AACN(Aggregate All，Compute Next)。AACN算法

2、的基本思想就是先對數(shù)據(jù)集按著數(shù)據(jù)點進(jìn)行聚合操作，然后再對得到的數(shù)據(jù)列表進(jìn)行輪廓查詢。在此基礎(chǔ)上對算法進(jìn)行了分析與改進(jìn)，提出了在特殊聚合函數(shù)下的時刻優(yōu)先算法CETAN(Compute on Every Time，Aggregate Next)和基于過濾策略的動態(tài)優(yōu)化ABT(Aggregation Based on Time)算法。其中CETAN算法就是先對每一個時刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行輪廓查詢，再對得到的結(jié)果進(jìn)行聚合操作；ABT算法的基本思想就是采