不完整数据的Skyline偏好查询研究

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1、分类号:单位代码:101404031531898密级:公开学号:六聲(£¥LIAONINGUNIVERSITY硕士学位论文THESISFORMASTERDEGREE不完整数据的Skline偏好查询研究i中文题目:yResearchofSklinePreferenceQuerBasedyy英文题:onIncompleteDataset目论文作者:石展王妍副教授指导教师:专业:计算机软件与理论二〇一八年五月完成时间:辽宁大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的。论文

2、中取得的研宄成果除加以标注的内容外,不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果,不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均己在文中进行了标注,并表示谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:&2018年5月30日学位论文版权使用授权书、使用学位论文的规定本学位论文作者完全了解学校有关保留,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的原件、复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅。本人授权辽宁大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以釆用影印、缩印或扫

3、描等复制手段保存和汇编学位论文。同时授权中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本学位论文收录到《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》并通过网络向社会公众提供信息服务。学校须按照授权对学位论文进行管理,不得超越授权对学位论文进行任意处理。(保密(),在年后解密适用本授权书。保密:请在括号内划“”V)m又人签名::x指导教师签名K日期:2018年5月30日日期:2018年5月30日申请辽宁大学硕士学位论文不完整数据的Skyline偏好查询研究ResearchofSkylinePreferenceQueryBasedonI

4、ncompleteDataset作者:石展指导教师:王妍副教授专业:计算机软件与理论答辩日期:2018年5月二○一八年五月·中国辽宁摘要摘要近年来,随着互联网、物联网的迅速发展,数据产生方式日益多样化的同时数据可用性问题日益突出。数据可用性的一个重要方面是数据完整性,由于机器故障、隐私涉及、人为错误和信息自动化提取整合技术的广泛使用,不完整数据普遍存在。如何从不完整数据中高效的获取用户所需的信息成为我们亟需解决的重要问题。Skyline查询可以为用户提供有效的决策分析以及符合用户偏好的查询结果,可以应用在多目标决策、环境监测、市场分析和数据挖掘等多个领域中。数据清洗、修复等预处理是一

5、种常见的不完整数据处理方法,再在清洗修复后的数据集上进行各种查询操作。这类方法不仅会产生巨额代价而且会引入新的‘噪声’,导致查询效率低、误差大,查询结果不能满足用户需求。目前,从不完整数据中获取个性化信息缺乏高效准确的处理策略。本文提出了一种不完整数据的Skyline偏好查询算法(Skylinepreferencequerybasedonincompletedataset,以下简称SPQ-I算法),在不完整数据集上基于用户偏好提取个性化信息的同时提高Skyline查询效率。首先,对划分后的数据集按照不同的重要程度分别进行不同的聚类,聚类过程中把被支配的元组剪枝,缩小Skyline查询

6、空间;然后,对聚类得到的两个查询子空间分别执行查询准确度高的基于数据元组排序的Skyline查询算法和简化高效的基于支配程度计算的Skyline查询算法,得到两个局部Skyline查询结果集;最后,根据两个结果集的交集是否为空进行全局Skyline查询结果的选择,如果交集不为空,交集作为全局最优解返回给用户;如果交集为空,进行基于泛化中心的次优解选择。大量实验结果表明,本文提出的SPQ-I算法可以根据不同的用户偏好分别得到符合用户需求的查询结果,确保了查询准确度,与SIDS算法和CDSkyline算法相比在处理高维不完整数据时查询性能更优。关键词:不完整数据,Skyline查询,用户

7、偏好,聚类,数据集划分IAbstractABSTRACTInrecentyears,withthedramaticdevelopmentofinformationtechnologysuchasInternet,Internetofthingsandsoon,thewayofproducingdataisalsoincreasinglydiversified.Animportantaspectofdataavailabilityisintegrity.Un

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