Vi överväger externa algoritmer för skyline beräkning utan förbehandling. Vårt mål är att utveckla en algoritm med en bra värsta fall-garanti samtidigt som den presterar bra i genomsnitt. På grund av typen av diskar, är det önskvärt att sådana algoritmer får tillgång till indata som en ström (även om i flera passerar). Med hjälp av verktygen för slumpmässighet, visade sig vara användbara i många applikationer, presenterar vi en effektiv multi-pass streaming algoritm, RAND, för skyline beräkning. Så vitt vi vet är RAND den första randomiserade skylinealgoritmen i litteraturen. RAND är nästan optimalt för den strömmande modellen, som vi bevisar via en enkel nedre gräns. Dessutom är vår algoritm distribuerbar och kan hantera delvis beställda domäner på varje attribut. Slutligen visar vi på RAND:s robusthet genom omfattande experiment på både verkliga och syntetiska datauppsättningar. RAND är jämförbart med de befintliga algoritmerna i genomsnitt och dessutom tolerant mot enkla ändringar av data, medan andra algoritmer försämras avsevärt med sådan variation.
En Randomized Skyline algoritm (RAND) presenteras i (Das REF.
Randomized Multi-pass Streaming Skyline Algorithms
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}