Skyline beräkning, som syftar till att identifiera en uppsättning skyline punkter som inte domineras av någon annan punkt, är särskilt användbar för multi-criteria data analys och beslutsfattande. Traditionell skyline beräkning, dock, är otillräcklig för att svara på frågor som behöver analysera inte bara enskilda punkter, men också grupper av punkter. För att ta itu med denna lucka generaliserar vi den ursprungliga skylinedefinitionen till den nya gruppbaserade skylineen (G-Skyline), som representerar Pareto optimala grupper som inte domineras av andra grupper. För att beräkna G-Skyline grupper som består av k-punkter effektivt, presenterar vi en ny struktur som representerar punkterna i en riktad skyline graf och fångar dominansrelationerna mellan de punkter som bygger på de första k skyline skikten. Vi föreslår effektiva algoritmer för att beräkna de första k- skylinelagren. Vi presenterar sedan två heuristiska algoritmer för att effektivt beräkna G-Skyline-grupperna: den punktvisa algoritmen och den gruppvisa enhetsalgoritmen med hjälp av olika beskärningsstrategier. De experimentella resultaten på det verkliga NBA-datasetet och de syntetiska dataseten visar att G-Skyline är intressant och användbart, och våra algoritmer är effektiva och skalbara.
För att ta itu med denna lucka, Liu et al. REF anpassar den ursprungliga Skyline-definitionen till den nya gruppbaserade Skyline (G-Skyline), som representerar Pareto optimala grupper som inte domineras av andra grupper.
Finding Pareto Optimal Groups: Group-based Skyline
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}