Kombinace TA- a MD-algorithmu pro efektivní řešení Top-K problemu v souladu s uživatelskými preferencemi
2009
Abstrakt
V článku se zaměřujeme na efektivní řešení vyhledávání nejlepších K objektů s více atributy podle uživatelských preferencí. Lokální preference jsou modelovány jedním ze čtyř typů fuzzy funkcí.
Globální preference jsou modelovány agregační funkcí. Algoritmem nepřistupujeme všechny objekty.
Vycházíme z TA-algoritmu a MD-algoritmu za použití B+-stromů a vícedimenzionálních B-stromů. Vyvinuli jsme MXT-algoritmus a novou datovou strukturu, ve které MXT algoritmus nalezne K nejlepších objektů efektivně.
Ukazujeme, že v některých případech je MXT-algoritmu lepší než TA- a MD-algoritmus.