计算机工程与科学

作者：孙国璋, 黄山, 艾力卡木·再比布拉, 徐浩桐, 段晓东,

单位：（1.大连民族大学计算机科学与工程学院，辽宁 大连 116600;2.大数据应用技术国家民委重点实验室大连民族大学，辽宁 大连116600;3.大连市民族文化数字技术重点实验室大连民族大学，辽宁 大连116600）

关键词：k-支配,skyline查询,多用户,Apache Flink,并行查询,

基金：国家重点研发计划（2018YFB1004402）

k-支配skyline算法弱化了数据点之间的支配关系，更适合高维数据。k-支配skyline体适应于多名用户使用k-支配skyline算法查询，而现有的求解算法在时间效率和代码扩展性方面都有待提高。因此，提出了面向多用户的k-支配skyline体求解优化算法MKSSOA，该算法对每名用户的候选集和中间集分别进行存储，同时在k-支配检查过程中利用2集合中数据点出现的先后次序将候选集中的非k-支配skyline点存储到对应用户的中间集中，以便下一名用户筛选使用，这样可以减少数据点之间的比较次数，避免重复计算，从而提升查询效率。同时，提出了面向多用户的k-支配skyline体并行求解算法MKSPSA，通过Apache Flink并行处理框架有效减少了数据点的比较时间。理论研究和实验结果显示，提出的算法具有较高的效率，能很好地处理多用户k-支配skyline问题。

来源：2023年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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