柔性天际线、遗憾最小化与天际线排序：为选择恰当方法而做的比较
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2022-02-01 v2
摘要
近期研究指出了经典 top-k 查询与天际线查询的一些局限。排序查询要求用户提供特定的评分函数，可能因权重赋值估计不准而排除有趣结果。天际线方法难以始终获得准确结果，尤其当用户处理由语义不同属性定义元组的数据集时。因此，为提升最终解质量，已开发并提出新技术：本文将讨论柔性天际线、遗憾最小化与天际线排序方法。我们呈现这三种不同算子间的比较，回顾其行为方式并为读者定义指南，使其更易决定三者中何种技术最适合解决其问题。
引用
@article{arxiv.2201.10179,
title = {Flexible skylines, regret minimization and skyline ranking: a comparison to know how to select the right approach},
author = {Vittorio Fabris},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10179},
year = {2022}
}