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文檔簡介
1、傳統(tǒng)Skyline查詢沒有考慮用戶的個(gè)人偏好,對(duì)所有用戶返回相同的結(jié)果集。關(guān)鍵詞Skyline查詢,結(jié)合對(duì)象的標(biāo)簽、評(píng)論等文本信息,基于用戶輸入的關(guān)鍵詞,返回符合用戶偏好的Skyline點(diǎn)集?,F(xiàn)有的關(guān)鍵詞Skyline查詢通常采用兩個(gè)獨(dú)立的步驟:先使用關(guān)鍵詞過濾出相關(guān)數(shù)據(jù)集,然后在此集合上進(jìn)行Skyline查詢得到最終結(jié)果集。由于中間結(jié)果集是關(guān)鍵詞相關(guān)的,無法預(yù)先構(gòu)建索引,因此第二階段只能采用無索引的Skyline算法(如BNL和DC等
2、),耗時(shí)很長而且不滿足漸進(jìn)性。此外,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,單節(jié)點(diǎn)計(jì)算難以支持海量數(shù)據(jù)的Skyline查詢。
針對(duì)以上問題,本文提出了兩種新的關(guān)鍵詞Skyline查詢算法,主要研究成果如下:
(1)提出了一種基于層次結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵詞Skyline算法LKS(Layer-based KeywordSkyline Algorithm),包括離線生成的分層Skyline索引結(jié)構(gòu)和基于文本特征值的關(guān)鍵詞過濾和裁剪算法,能有效裁剪無
3、效節(jié)點(diǎn),避免全局比對(duì),不僅提高查詢效率,而且還縮短了響應(yīng)時(shí)間。
(2)通過對(duì)Map-Reduce算法模型的研究和總結(jié),提出了一種新的并行算法(Grid Partitioning Keyword Skyline computation algorithm based on MapReduce,MR-GPKS),使用Hadoop來解決海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞Skyline查詢。MR-GPKS使用網(wǎng)格來對(duì)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行劃分,因而可以根據(jù)網(wǎng)格之
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