Abstrakt. I många beslutsapplikationer används skylineförfrågan ofta för att hitta en uppsättning dominerande datapunkter (kallade skylinepunkter) i en flerdimensionell datauppsättning. I en högdimensionell rymd skyline punkter inte längre erbjuder några intressanta insikter eftersom det finns för många av dem. I detta dokument introducerar vi en ny metrisk, kallad skylinefrekvens som jämför och rankar datapunkternas intressanthet baserat på hur ofta de returneras i skylinet när olika antal dimensioner (dvs subrymder) beaktas. Intuitivt är en punkt med hög skylinefrekvens mer intressant eftersom den kan domineras av färre kombinationer av dimensionerna. Således blir problemet att hitta topp-k frekventa skyline punkter. Men de algoritmer som hittills föreslagits för skyline beräkning brukar inte skala väl med dimensionalitet. Dessutom kräver frekventa skylineberäkningar att skylines beräknas för var och en av ett exponentiellt antal delmängder av dimensionerna. Vi presenterar effektiva approximativa algoritmer för att ta itu med dessa dubbla svårigheter. Vår omfattande prestandastudie visar att vår ungefärliga algoritm kan köras snabbt och beräkna rätt resultat på stora datamängder i högdimensionella utrymmen.
Chan och Al. I REF införs begreppet skylinefrekvens som ett sätt att mäta betydelsen av en punkt baserad på antalet undergrupper av dimensioner för vilka den är i skyline.
On high dimensional skylines
{'venue': 'In EDBT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}