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  1. 図書

K-Dominant Skyline Computation by Using Sort-Filtering Method

https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2000318
https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2000318
c7532a82-e6c5-43da-b46c-2da18bcaa054
名前 / ファイル ライセンス アクション
PAKDD_2009_839.pdf PAKDD_2009_839.pdf (327.0 KB)
Item type デフォルトアイテムタイプ_(フル)(1)
公開日 2023-03-18
タイトル
タイトル K-Dominant Skyline Computation by Using Sort-Filtering Method
言語 en
作成者 Siddique, Md. Anisuzzaman

× Siddique, Md. Anisuzzaman

en Siddique, Md. Anisuzzaman

Search repository
Morimoto, Yasuhiko

× Morimoto, Yasuhiko

en Morimoto, Yasuhiko

Search repository
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利情報
権利情報 Copyright (c) 2009 Springer
主題
主題Scheme Other
主題 k-Dominant Skyline
主題
主題Scheme Other
主題 Domination Power
主題
主題Scheme Other
主題 Sort-Filtering
主題
主題Scheme NDC
主題 000
内容記述
内容記述 Skyline queries are useful in many applications such as multi-criteria decision making, data mining, and user preference queries. A skyline query returns a set of interesting data objects that are not dominated in all dimensions by any other objects. For a high-dimensional database, sometimes it returns too many data objects to analyze intensively. To reduce the number of returned objects and to find more important and meaningful objects, we consider a problem of k-dominant skyline queries. Given an n-dimensional database, an object p is said to k-dominates another object q if there are (k <= n) dimensions in which p is better than or equal to q. A k-dominant, skyline object is an object that is not k-dominated by any other objects. In contrast, conventional skyline objects are n-dominant objects. We propose an efficient method for computing k-dominant skyline queries. Intensive performance study using real and synthetic datasets demonstrated that our method is efficient and scalable.
言語 en
出版者
出版者 Springer-Verlag Berlin
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_2f33
資源タイプ book
出版タイプ
出版タイプ AO
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
関連情報
関連名称 The original publication is available at www.springerlink.com
関連情報
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1007/978-3-642-01307-2_87
関連情報
識別子タイプ DOI
関連識別子 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01307-2_87
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0302-9743
収録物識別子
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA0071599X
開始ページ
開始ページ 839
書誌情報 Advances in Knoeledge Didcovery and Data Mining, Proceedings
Advances in Knoeledge Didcovery and Data Mining, Proceedings

巻 5476, p. 839-848, 発行日 2009-04-21
旧ID 28867
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Ver.1 2025-02-13 05:09:19.694754
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