Top-k-frågor används i stor utsträckning för att hämta en rankad uppsättning av de k mest intressanta objekten baserat på de individuella användarinställningarna. På online-marknader söker till exempel kunder (användare) vanligtvis en rangordnad uppsättning produkter (objekt) som tillgodoser deras behov. Reversering top-k frågor leder till en frågetyp som istället returnerar den uppsättning kunder som finner en produkt tilltalande (den tillhör top-k resultat uppsättningen av sina preferenser). I detta dokument tar vi upp det utmanande problemet med att behandla frågor som identifierar topp-m mest inflytelserika produkter till kunder, där inflytande definieras som kardinaliteten i den omvända top-k resultatuppsättningen. Denna definition av inflytande är användbar för marknadsanalys, eftersom den är direkt relaterad till antalet kunder som värderar en viss produkt och följaktligen till dess synlighet och inverkan på marknaden. Befintliga tekniker kräver bearbetning av en omvänd top-k fråga för varje objekt i databasen, som är oöverkomligt dyrt även för databaser av måttlig storlek. Däremot föreslår vi två algoritmer, SB och BB, för att identifiera de mest inflytelserika objekt: SB begränsar kandidatuppsättningen av objekt som behöver undersökas, medan BB är en gren-och-bundet algoritm som hämtar resultatet stegvis. Dessutom föreslår vi meningsfulla variationer i frågan om de mest inflytelserika objekt som stöds av våra algoritmer. Våra experiment visar effektiviteten i våra algoritmer både för syntetiska och verkliga datauppsättningar.
Att hitta de mest inflytelserika produkterna med omvända top-k-frågor har studerats i REF.
Identifying the Most Influential Data Objects with Reverse Top-k Queries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}