Abstract-The skyline av en multidimensionell datauppsättning innehåller den "bästa" tuples enligt någon preferens funktion som är monoton på varje dimension. Även om skyline beräkning har fått stor uppmärksamhet i konventionella databaser, de befintliga algoritmer är inte tillämpliga på strömma program eftersom 1) de antar statiska data som lagras på disken (i stället för att kontinuerligt anlända / förlänga), 2) de fokuserar på "en gång" utförande som returnerar en enda skyline (i motsats till ständigt spåra skyline förändringar), och 3) de syftar till att minska I/O overhead (i motsats till att minimera CPU-kostnad och huvudsakliga minnesförbrukning). Detta papper studerar skyline beräkning i strömmiljöer, där frågebehandling tar hänsyn till endast ett "glidande fönster" som täcker de senaste tuples. Vi föreslår algoritmer som kontinuerligt övervakar inkommande data och underhåller skyline gradvis. Våra tekniker använder flera intressanta egenskaper stream skylines för att förbättra rum / tid effektivitet genom att utesluta data från systemet så tidigt som möjligt (dvs. innan de löper ut). Dessutom analyserar vi de föreslagna lösningarnas asymmetriska prestanda och utvärderar deras effektivitet med omfattande experiment.
Tao och Papadias REF studerade skylineberäkning i strömsystem som endast tar hänsyn till de tuples som anlände i ett skjutfönster som täcker de senaste tidsstämpelrna.
Maintaining sliding window skylines on data streams
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}