Problemet med beräkning av skyline har rönt stor uppmärksamhet inom forskningen. På det kategoriska området blir problemet mer komplicerat, främst på grund av den delvis ordnade karaktären hos tuples attribut. I detta dokument inleder vi en studie av strömmande kategoriska skylines. Vi identifierar begränsningarna i det befintliga arbetet för kategorisk skylineberäkning offline och förverkligar nya tekniker för problemet med att upprätthålla skylinet av kategoriska data i en strömmande miljö. I synnerhet utvecklar vi en lättviktig datastruktur för att indexera tuples i streaming bufferten, som graciöst kan anpassa sig till tuples med många attribut och delvis beställda domäner av alla storlekar och komplexitet. Dessutom gör vår studie av dominansförhållandet i det dubbla rummet att vi kan använda geometriska arrangemang för att indexera den kategoriska skyline och effektivt utvärdera dominansfrågor. Slutligen utvärderas de föreslagna teknikernas effektivitet genom en grundlig experimentell studie.
Sarkas m.fl. Ref studerade streaming kategoriska skylines och föreslog några nya tekniker för att upprätthålla skyline av kategoriska data i en strömmande miljö.
Categorical skylines for streaming data
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}