Vi föreslår k-representative ångerminimering fråga (k-regret) som en operation för att stödja multi-criteria beslutsfattande. Precis som top- k antar k- regret- frågan att användare har vissa funktioner för verktyg eller poängsättning, men den ber aldrig användarna att tillhandahålla sådana funktioner. Liksom skyline, filtrerar det ut en uppsättning intressanta punkter från en potentiellt stor databas baserat på användarnas kriterier, men det överväldigar aldrig användarna genom att mata ut för många tuples. I synnerhet, för alla tal k och alla klasser av verktygsfunktioner, k-regret frågeutgångar k tuples från databasen och försöker minimera den maximala ångerkvoten. Detta fångar hur besviken en användare kunde vara om hon sett k representativa tuples i stället för hela databasen. Vi fokuserar på klassen linjära allmännyttiga funktioner, vilket är allmänt tillämpligt. Den första utmaningen med detta tillvägagångssätt är att det inte är klart om den maximala ångerkvoten skulle vara liten eller till och med begränsad. Vi besvarar denna fråga på ett positivt sätt. Teoretiskt sett bevisar vi att den maximala ångerkvoten kan begränsas och denna gräns är oberoende av databasstorleken. Dessutom tyder våra omfattande experiment på verkliga och syntetiska dataset på att den maximala ångerkvoten i praktiken är någorlunda liten. Dessutom, algoritmer som utvecklats i detta papper är praktiska som de kör i linjär tid i storleken på databasen och experimenten visar att deras körtid är liten när de kör på toppen av skyline drift vilket innebär att dessa algoritmer kan integreras i nuvarande databassystem.
För att övervinna bristerna i top-k och skyline frågor, den maximala ångra minimering uppsättning (1-RMS) fråga föreslogs av Nanongkai et al. REF för att minimera användarens maximala ångerkvot.
Regret-Minimizing Representative Databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}