基于Skyline的最大优惠产品组合查询

基于Skyline的最大优惠产品组合查询

投稿时间：2018-05-25 修订日期：2018-06-21 点此下载全文

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作者	单位	邮编
曾一夫^*	湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市	410082
周炎涛	湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市
周旭	湖南大学信息科学与工程学院湖南省长沙市
苏丹妮	湖南大学信息科学与工程学院湖南省长沙市

基金项目:国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）

中文摘要:对于寻找有吸引力的产品而言,Skyline查询是最有效的工具。然而,现有的Skyline算法不能有效解决面对各种折扣组合时的产品组合式查询。基于这个问题,我们首次定义并研究了最大优惠的Skyline产品组合发现问题,这也是一个NP-hard问题。该问题着力于返回所有拥有最大折扣率的Skyline产品组合。考虑到面向最有效的Skyline产品组合发现问题的实际算法并不适用于过大或者高维度的数据库,我们设计了一种增量贪婪算法。实验结果证明了该算法的有效性和高效性。

中文关键词:数据管理动态Skyline查询并行计算概率产品

Most Preferential Product Combinations Searching Based on Skyline Query

Abstract:The skyline query is a most useful tool to find out attractive products. However, it does little to help select the product combinations with the maximum discount rate. Motivated by this, we identify an interesting problem, a most preferential product combinations (MPPC) searching problem, which is NP-hard, for the first time in the literature. This problem aims to report all skyline product combinations having the maximum discount rate. Since the exact algorithm for the MPPC is not scalable to large or high-dimensional datasets, we design an incremental greedy algorithm. The experiment results demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.

keywords:data management dynamic skyline query parallel algorithm probabilistic products

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