En snabb utveckling inom trådlös kommunikation och radiofrekvensteknik har gjort det möjligt för sakernas internet (IoT) att ta sig in i alla aspekter av vårt liv. Allteftersom fler och fler sensorer blir uppkopplade till Internet, genererar de dock enorma mängder data. Således kräver utbredd distribution av IoT utveckling av lösningar för att analysera de potentiellt enorma mängder data de genererar. En topp-query behandling kan tillämpas för att underlätta denna uppgift. De top-queries hämta tuples med den lägsta eller den högsta poängen bland alla tuples i databasen. Det finns många metoder för att svara på toppqueries, där skyline metoder är effektiva när man överväger alla attribut värden av tuples. De representativa skylinemetoderna är algoritmen soft-filter-skyline (SFS), vinkelbaserad rymdpartitionering (ABSP) och plan-projekt-parallell-skyline (PPPS). PPPS förbättrar bland annat ABSP genom att dela upp datautrymme i ett antal utrymmen med hjälp av hyperplane-projektion. PPPS har dock en hög index byggtid i högdimensionella databaser. I detta dokument föreslår vi en ny skylinemetod (Grid-PPPS) för effektiv hantering av topqueries i IoT-applikationer. Den föreslagna metoden utför först rutnätsbaserad partitionering på datarymden och sedan partitionerar den igen med hjälp av hyperplane-projektion. Experimentella resultat visar att vår metod förbättrar indexets byggtid jämfört med de befintliga toppmoderna metoderna.
Ihm föreslog Grid-PPPS modell REF, och denna metod rutnät datautrymme med hyperplane projektion, vilket minskade tids komplexiteten jämfört med planprojekt-parallell-skyline [23] modell.
Grid-PPPS: A Skyline Method for Efficiently Handling Top-k Queries in Internet of Things
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}