När man väljer alternativ från stora mängder data spelar kompromisser en avgörande roll i det dagliga beslutsfattandet. I databaser reflekteras detta i första hand av top-k hämtningsparadigmet. Men på senare tid har det på ett övertygande sätt hävdats att det nästan är omöjligt för användarna att tillhandahålla meningsfulla poängfunktioner för toppk-hämtning, vilket senare leder till antagandet av skylineparadigmet. Här anger användare bara relevanta attribut i en fråga och alla suboptimala alternativ filtreras efter Pareto semantik. Fram till nu kan dock det intuitiva begreppet kompensation inte användas i skylinefrågor, vilket också bidrar till de ofta ohanterligt stora resultatsatta storlekarna. I detta dokument diskuterar vi en innovativ och effektiv metod för beräkning av skylines som möjliggör användning av kvalitativa kompromisser. Sådana avvägningar jämför exempel från databasen på en fokuserad delmängd av attribut. Således kan användare ge information om hur mycket de är villiga att offra för att få en förbättring i vissa andra attribut. Vårt bidrag är utformningen av den första skylinealgoritmen som möjliggör kvalitativ kompensation mellan attribut. Dessutom tillhandahåller vi också en ny trade-off-representationsstruktur för att påskynda hämtningen. I själva verket våra experiment visar effektiv prestanda som möjliggör fokuserade skylineset i praktiska tillämpningar. Dessutom visar vi att den nödvändiga mängden av objekt jämförelser kan påskyndas av en storleksordning med hjälp av våra indexeringsmetoder.
Idén om trade-off-referensdokument liknar den som vi antar i detta dokument.
Efficient computation of trade-off skylines
{'venue': "EDBT '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}