Att fråga efter databaser med preferenser är ett viktigt forskningsproblem. Bland olika tillvägagångssätt för att fråga med preferenser, skylineramverket är en av de mest populära. En välkänd brist på denna ram är att alla attribut är av samma betydelse i förhållandet mellan skyline preferenser. Följaktligen kan storleken på resultaten av skyline frågor växa exponentiellt med antalet skyline attribut. Här föreslår vi den ram som kallas p-skylines och som berikar skylines med begreppet attributvikt. Det visar sig att inkorporering av relativ attribut betydelse i skylines gör det möjligt att minska i motsvarande frågeresultatstorlekar. Vi föreslår ett tillvägagångssätt för att upptäcka viktiga relationer mellan attribut, baserat på användarvalda uppsättningar av överlägsna och underlägsna exempel. Vi visar att problemet med att kontrollera förekomsten av och problemet med att beräkna en optimal p-skyline preferens relation som omfattar en viss uppsättning exempel är NP-fullständig respektive FNP-fullständig, respektive. Men vi visar också att en begränsad version av upptäcktsproblemet - med hjälp av endast överlägsna exempel för att upptäcka attribut betydelse - kan lösas effektivt i polynom tid. Våra experiment visar att den föreslagna betydelsen upptäckt algoritm har hög noggrannhet och god skalbarhet.
Mindolin och Chomicki REF föreslog ramen p-skylines, som utökar skyline med begreppet attribut betydelse.
Discovering Relative Importance of Skyline Attributes
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}