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StreamPref: a query language for temporal conditional preferences on data streams

机译：StreamPref：数据流上的时间条件偏好的查询语言

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摘要

Over recent years, several studies regarding preference queries over data streams have been developed in database and artificial intelligence research fields. Preference queries are useful in many decision making application areas, such as e-commerce, financial analysis, and content personalization. In this article, we explore new aspects of temporal conditional preference queries (tcp-queries) for the StreamPref query language. Tcp-queries allow the user to express how past instants of a data stream can influence the preference of a user at a present instant. In order to increase the utility of the StreamPref query language, we propose herein new operators that allow dealing with subsequences and filtering of sequences by length. To validate our proposal we present a detailed complexity analysis and an extensive set of experiments with synthetic and real datasets, which corroborate the efficiency of the algorithms and the utility of the new operators.
机译：近年来，在数据库和人工智能研究领域开发了关于偏好查询的几项研究。偏好查询在许多决策中有用，例如电子商务，财务分析和内容个性化。在本文中，我们探索了StreamPref查询语言的时间条件偏好查询（TCP-QUERIES）的新方面。 TCP查询允许用户表达数据流的过去的时刻可以影响用户在当前瞬间的偏好。为了增加StreamPref查询语言的实用程序，我们提出了本文的新运算符，允许通过长度处理子序列和过滤序列。为了验证我们的提案，我们提出了详细的复杂性分析和具有合成和实时数据集的广泛实验，这些数据集可以证实算法的效率和新运营商的效用。

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