Abstract-Skyline frågor har nyligen lockat en hel del uppmärksamhet för sin intuitiva frågeformulering. Det kan fungera som ett filter för att kasta suboptimala objekt. En stor nackdel med skyline är dock att i datauppsättningar med många dimensioner blir antalet skylineobjekt stort och inte längre ger några intressanta insikter. För att lösa problemet, nyligen k-dominant skyline frågor har införts, som kan minska antalet skyline objekt genom att lätta definitionen av dominans. Detta dokument tar upp problemet med k-dominanta skylineobjekt för högdimensionell datauppsättning. Vi föreslår algoritmer för kdominant skyline beräkning. Våra algoritmer minskar den parvisa jämförelsen mellan k-dominantens skylineobjekt och datasetet. Genom omfattande experiment med verkliga och syntetiska datauppsättningar bekräftar vi att våra algoritmer effektivt kan beräkna k-dominanta skylinefrågor.
M.D. m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. studerade ett problem med k dominerande skyline för högdimensionellt utrymme med en dominans makt index REF.
Efficient k-dominant Skyline Computation for High Dimensional Space with Domination Power Index
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}