[发明专利]最优k组合轮廓查询方法

权利要求书

1.一种最优k组合轮廓查询方法，其特征在于实施步骤包括：

1)输入用于组合轮廓查询的数据集D、组合轮廓GSkyline的组合大小l以及参数k；数据集D包含n个数据元组的数据集D＝{Q¹，Q²，...，Qⁿ}，其中第i个数据元组的形式为为数据元组Qⁱ的第j个属性值，d为数据元组的属性数目；组合大小为l的组合轮廓GSkyline包含了所有组合大小为l的数据元组组合，并且这些数据元组组合不被其他相同大小的数据元组组合所支配，对于两个元组Q^j和Qⁱ，Q^j支配Qⁱ为当且仅当Q^j在所有属性都优于或等于Qⁱ，并且至少在一个属性上严格优于Qⁱ，Q^j支配Qⁱ表示为Q^j＜Qⁱ；

2)计算数据集D中不被其他数据元组所支配的数据元组Skyline；

3)基于组合轮廓GSkyline的组合大小l，对数据集D中的数据元组按照组合大小l个进行组合获取组合轮廓GSkyline；

4)针对数据集D中的每一个数据元组Q，根据该数据元组Q是否属于数据集D中不被其他数据元组所支配的数据元组Skyline来计算该数据元组Q的位向量[Q]；

5)针对组合轮廓GSkyline中的每一个组合元组G＝{Q¹，Q²，...，Q^l}，通过预设的分数计算函数score计算组合元组G的分数score(G)，其中第i个数据元组的形式为为数据元组Qⁱ的第j个属性值，d为数据元组的属性数目，score(G)等于数据元组Q的各个属性值[Q₁]|[Q₂]|...|[Q_l]中所包含“1”的个数；

6)将分数score(G)最大的k个组合元组G加入查询结果S_k，将查询结果S_k输出。

2.根据权利要求1所述的最优k组合轮廓查询方法，其特征在于，步骤2)中计算该数据元组Q的位向量的函数表达式如式(1)所示；

[Q]=[Q],Q∈Skyline0...0,Others---(1)]]>

式(1)中，[Q]为数据元组Q的位向量，Skyline为数据集D中不被其他数据元组所支配的数据元组，Others为数据集D中除Skyline以外的数据元组；数据元组Q的位向量[Q]总共有|D|位、且每一位对应着数据集D中的一个数据元组，如果一个数据元组Q_j被该数据元组Q支配，则该数据元组Q的位向量[Q]的第j位被设置为1，否则该数据元组Q的位向量[Q]的第j位被设置为0。