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论文标题：Efficient k-dominant skyline query over incomplete data using MapReduce (MapReduce框架下不完整数据的有效k-支配skyline查询)

期刊：

作者：Linlin DING , Shu WANG , Baoyan SONG

发表时间：08 May 2021

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导读

Skyline查询能够有效过滤无用的、不感兴趣的数据对象，其被广泛应用到现实生活的很多领域。由于传统skyline查询对查询条件的限制有限，使得skyline查询在面临高维数据集时可能返回过多结果。作为skyline查询的扩展，k-支配skyline查询通过控制参数k的值来降低对维度的控制，进而能够减少skyline查询的查询对象。此外，随着大数据应用程序的不断推广，在实际应用中诸如交付失败、电池电量不足、意外丢失等原因导致可能无法获取人们想要的全部内容，因此数据可能不完整，在某些属性上缺少值。显然，不完全数据的k-支配skyline查询算法在某种程度上取决于用户定义，并且结果无法共享。同时，现有算法不能直接适合用于不完整大数据。基于上述情况，本文主要结合MapReduce分布式框架，研究不完整数据集的k-支配skyline查询问题。首先，我们提出了一种基于不完全数据的索引结构，即基于支配层次树（ID-DHT）的不完全数据索引。应用存储桶策略，根据缺失属性的维度不同，将不完整的数据划分至不同的存储桶。其次，我们还提出了基于MapReduce框架的不完整数据查询算法，即MapReduce环境下基于支配层次树（MR-ID-DHTA）的不完整数据k支配skyline查询算法。通过Map函数根据支配条件将存储桶中的数据分配到不同的子空间。Reduce函数根据键值控制数据并返回k-支配skyline查询结果。大量的实验证明了本文的索引结构以及算法的有效性和实用性。

文章精要

摘要

Skyline queries are extensively incorporated in various real-life applications by filtering uninteresting data objects. Sometimes, a skyline query may return so many results because it cannot control the retrieval conditions especially for highdimensional datasets. As an extension of skyline query, the kdominant skyline query reduces the control of the dimension by controlling the value of the parameter kto achieve the purpose of reducing the retrieval objects. In addition, with the continuous promotion of Bigdata applications, the data we acquired may not have the entire content that people wanted for some practically reasons of delivery failure, no power of battery, accidental loss, so that the data might be incomplete with missing values in some attributes. Obviously, the k-dominant skyline query algorithms of incomplete data depend on the user definition in some degree and the results cannot be shared. Meanwhile, the existing algorithms are unsuitable for directly used to the incomplete big data. Based on the above situations, this paper mainly studies k-dominant skyline query problem over incomplete dataset and combines this problem with the distributed structure like MapReduce environment. First, we propose an index structure over incomplete data, named incomplete data index based on dominate hierarchical tree (ID-DHT). Applying the bucket strategy, the incomplete data is divided into different buckets according to the dimensions of missing attributes. Second, we also put forward query algorithm for incomplete data in MapReduce environment, named MapReduce incomplete data based on dominant hierarchical tree algorithm (MR-ID-DHTA). The data in the bucket is allocated to the subspace according to the dominant condition by Map function. Reduce function controls the data according to the key value and returns the k-dominant skyline query result. The effective experiments demonstrate the validity and usability of our index structure and the algorithm.

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