Abstrakt. Skyline frågor är en klass av preferens frågor som beräkna pareto-optimala tuples från en uppsättning tuples och är värdefulla för flera kriterier beslutsfattande scenarier. Även om detta problem har fått stor uppmärksamhet i samband med en enda relationstabell, skyline frågor över sammanfogningar av flera tabeller som är typiska för lagring modeller för RDF-data har fått mycket mindre uppmärksamhet. Ett naivt tillvägagångssätt som till exempel en första-takline-senare strategi delar upp anslutnings- och skylineberäkningsfaserna som begränsar möjligheterna till optimering. Andra befintliga tekniker för multi-relationella skyline frågor förutsätter lagring och indexering tekniker som inte normalt används med RDF som skulle kräva en förbehandling steg för datatransformation. I detta dokument presenterar vi ett tillvägagångssätt för att optimera skyline frågor över RDF data lagras med hjälp av en vertikalt partitionerad schema modell. Den bygger på begreppet "Header Point" som innehåller en kortfattad sammanfattning av de redan besökta regionerna i datarymden. Denna sammanfattning gör det möjligt att beskära en del av icke-skyline tuples från att gå vidare till skyline bearbetningsfasen, vilket minskar den totala kostnaden för dyra dominans kontroller som krävs i skylinefasen. Vi presenterar dessutom mer aggressiva beskärningsregler som resulterar i beräkning av nästan kompletta skylines på betydligt kortare tid än den kompletta algoritmen. En omfattande prestandautvärdering av olika algoritmer presenteras med hjälp av datauppsättningar med olika typer av datadistributioner som genereras av en referensdatagenerator.
I REF fokuserade författarna på RDF-data som lagrats med vertikalt partitionerad schemamodell.
Efficiently evaluating skyline queries on RDF databases
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}