Skylinet för en uppsättning d-dimensionella punkter innehåller de punkter som inte domineras av någon annan punkt på alla dimensioner. Skyline beräkning har nyligen fått stor uppmärksamhet i databasen gemenskapen, särskilt för progressiva (eller online) algoritmer som snabbt kan returnera de första skyline punkter utan att behöva läsa hela datafilen. För närvarande är den mest effektiva algoritmen NN (nerest grannar), som tillämpar divideand-conquer ramverket på datauppsättningar indexerade av R-trees. Även om NN har vissa önskvärda egenskaper (t.ex. hög hastighet för att returnera de initiala skylinepunkterna, tillämplighet på godtyckliga datadistributioner och dimensioner), innebär det också flera inneboende nackdelar (behöver dubbleras eliminering om d>2, flera åtkomster av samma nod, stora utrymme overhead). I detta papper utvecklar vi BBS (branch-and-bound skyline), en progressiv algoritm också baserad på närmaste granne sökning, vilket är IO optimal, dvs det utför en enda tillgång endast till de R-tree noder som kan innehålla skyline punkter. Dessutom hämtar den inte dubbletter och dess omkostnader är betydligt mindre än NN:s. Slutligen är BBS enkelt att genomföra och kan effektivt tillämpas på en mängd alternativa skylinefrågor. En analytisk och experimentell jämförelse visar att BBS överträffar NN (vanligtvis efter storleksordning) under alla problemfall.
Papadias m.fl. REF föreslår en gren och bunden sökteknik (BBS) till gradvis utgående skylinepunkter på datauppsättningar indexerade av R-tree.
An optimal and progressive algorithm for skyline queries
{'venue': "SIGMOD '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}