随机样本 $k$-支配 Skyline 中的阈值现象
数据结构与算法
2011-11-29 v1
摘要
Skyline 作为数据库查询中的一种有用概念被提出，用于在多变量数据样本中选取具有代表性的群组，以进行进一步的决策制定、多目标优化或数据处理；而 -支配 Skyline 则被自然引入，以解决当维度增长或坐标呈负相关时 Skyline 数量过多的问题。我们在本文中证明，在输入点的两种合理（连续）概率假设下，当 时，对于大样本，-支配 Skyline 的期望数量渐近为零，其中 为（有限）维度；这与 时的渐近无界性形成对比。除了这种渐近零-无穷性质外，当允许维度随 增长时，我们还为期望的 -支配 Skyline 建立了锐阈值现象。本文还简要研究了支配循环结构和数值方面等相关问题。
引用
@article{arxiv.1111.6224,
title = {Threshold phenomena in k-dominant skylines of random samples},
author = {Hsien-Kuei Hwang and Tsung-Hsi Tsai and Wei-Mei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.6224},
year = {2011}
}
备注
38 pages, 4 figures