Efficient Distributed Skyline over Imperfect Data Modeled by the Evidence Theory

机译：证据理论建模的不完全数据的高效分布式天际线

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Thanks to their ability to return interesting objects in a database, the skyline queries have received considerable attention from the database community over the last few years. Skyline analysis is a powerful tool in a wide spectrum of real applications including multi-criteria optimal decision making, preference answering and many applications where uncertain, imprecise and noisy data inherently exist. As large amounts of distributed data over an Internet are communicated and shared, an important problem is to retrieve the global skyline from all the distributed local sites. In this paper, based on the skyline query over centralised imperfect data where imperfection is modeled by the evidence theory, we propose to efficiently compute the global skyline from distributed local sites. The efficiency and effectiveness of our proposal are verified by extensive experimental results.

机译：由于它们具有返回数据库中有趣对象的功能，因此在过去几年中，天际线查询已引起数据库社区的极大关注。天际线分析是在众多实际应用中的强大工具，包括多准则的最佳决策，偏好回答以及固有地存在不确定，不精确和嘈杂数据的许多应用。随着Internet上大量分布式数据的通信和共享，一个重要的问题是从所有分布式本地站点中检索全球天际线。在本文中，基于对集中式不完善数据的天际线查询，其中不完善是通过证据理论建模的，我们建议从分布式本地站点有效地计算全球天际线。我们的建议的效率和有效性已通过广泛的实验结果得到验证。

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来源
《IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence》|2016年|335-342|共8页
会议地点
作者
Sayda Elmi; Mohamed Anis Bach Tobji; Allel Hadjali; Boutheina Ben Yaghlane;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Distributed databases; Data models; Servers; Probabilistic logic; Semantics; Acoustic sensors;

机译：分布式数据库;数据模型;服务器;概率逻辑;语义;声学传感器;

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