Skyline frågebehandling problem har varit väl studerad i många år. Den litteratur om skylinealgoritmer som hittills främst behandlar statiska frågepunkter på statiska attribut. Med den populära användningen av mobila enheter tillsammans med det ökande antalet mobila applikationer och användare, har kontinuerlig skyline frågebehandling på både statiska och dynamiska attribut blivit mer pressande. Befintliga insatser för att stödja rörliga frågepunkter antar att frågepunkten rör sig med endast en riktning och konstant hastighet. I detta dokument föreslår vi kontinuerlig skyline beräkning över en inkrementell rörelse modell. Frågepunkten rör sig stegvis i diskreta tidssteg utan begränsningar och förutsägbarhet. Geometriska egenskaper över inkrementell rörelse som betecknas av en kinetisk datastruktur används för att beskära den del av datapunkter som inte ingår i slutliga resultat skyline-förfrågan. Olika geometriska strategier föreslås asymptotiskt för att beskära frågedatauppsättningen, och händelsedrivna mekanismer antas för att behandla kontinuerliga skylinefrågor. Omfattande experiment under olika datamängder och parametrar visar att den föreslagna metoden är robust och mer effektiv än flera ögonblicksbilder av I/O optimal kvist-och-bundet skyline (BBS) skyline frågor.
Zheng m.fl. REF föreslår kontinuerlig skyline beräkning över en inkrementell rörelsemodell, där frågepunkten rör sig stegvis i diskreta tidssteg utan begränsningar och förutsägbarhet.
Efficient Geometric Pruning Strategies for Continuous Skyline Queries
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}