延迟容忍网络中的skyline查询研究

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1、分类号：TP311.13密级：公开UDC：单位代码：11646硕士学位论文延迟容忍网络中的Skyline查询研究硕士学位论文论文题目：延迟容忍网络中的Skyline查询研究吴大猛学号：__________________________1111082095姓名：__________________________吴大猛专业名称：__________________________计算机应用技术学院：__________________________信息科学与工程学院指导教师：_________________________钱江波宁波大学论

2、文提交日期：2014年4月15日万方数据分类号：____________TP311.13密级：______________公开ＵＤＣ：____________单位代码：______________11646硕士学位论文论文题目：延迟容忍网络中的Skyline查询研究学号：_________________________1111082095姓名：_________________________吴大猛专业名称：_______________计算机应用技术__________学院：_________________________信息科学与工程

3、学院指导教师：_________________________钱江波论文提交日期：2014年04月15日万方数据AThesisSubmittedtoNingboUniversityfortheMaster’sDegreeSkylineQueriesProcessingoverDelayTolerantNetworkCandidate：WuDamengSupervisors：ProfessorQianJiangboFacultyofInformationScienceandEngineeringNingboUniversityNingbo31

4、5211，ZhejiangP.R.CHINAApril15,2014万方数据独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得宁波大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。签名：___________日期：____________关于论文使用授权的声明本人完全了解宁波大学有关保留、使

5、用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵循此规定）签名：___________导师签名：___________日期：____________万方数据宁波大学硕士学位论文延迟容忍网络中的Skyline查询研究摘要随着移动互联网络的发展和大数据时代的到来，如何从海量数据信息中找出对用户有用的信息以帮助决策显得越来越重要。作为数据库领域的一项重要操作，Skyline查询能从数据集合中获取不被支配的数据对象，即该数据对

6、象至少有一维属性值比其它数据对象好，且其余维属性值不比其它数据对象差。Skyline查询可以根据用户的偏好从海量的数据集中选择其感兴趣的目标数据。另一方面，随着无线技术的发展，移动设备在生活中迅速普及，延迟容忍网络逐渐引起人们的关注。由于已有的各种Skyline查询算法是在网络持续连接的状态下工作的，而延迟容忍网络的间断特性使得已有的Skyline查询算法无法适用到延迟容忍网络环境下。本文针对延迟容忍网络环境下的Skyline查询进行研究，充分考虑延迟容忍网络特有的特性并结合Skyline查询特点，提出了延迟容忍网络环境下的Skyline查询

7、策略。本文主要研究内容包括：1.针对延迟容忍网络自身的特性，提出了一种新的信息查询算法—IA算法。该算法模拟社会网络中人的自然行为，根据邻居节点的信息精确度进行转发查询信息，快速查询出用户所需的信息，能够更好地适应高度动态型的延迟容忍网络。实验验证了此算法的高效性和稳定性。2.在信息查询IA算法基础上进一步解决延迟容忍网络中的Skyline查询问题，结合Skyline查询特点，提出了延迟容忍网络环境下的Skyline查询算法—DTN_Skyline。DTN_Skyline算法主要以网络中节点的邻居保存的数据信息为依据，在IA算法基础上采用节点

8、过滤和数据元组过滤的策略，减少节点访问量和数据传输量，查询过程中保存查询路径，最后按此查询路径反向逐步收集最终Skyline结果的查询操作。实验结果表明此算法大大降