一种面向同构对称发布及订阅系统的Top-k查询方法

摘要

本发明属于数据库管理技术领域，提供了一种面向同构对称发布及订阅系统的Top-k查询方法，针对结果是否可以打分进行排序，分别提出了基于高复杂度打分函数的面向匹配结果可以排序的Top-k查询算法和基于k-支配Skyline查询的面向匹配结果不可排序的Top-k查询算法，在订阅数量、打分函数复杂度、不同数据分布、选择度以及k值方面时间效率优势越明显，具有较高的学术价值及应用价值，解决了面向用户最优推荐的问题，对同构对称发布及订阅系统的环匹配海量候选结果进行了有效地处理，快速、高效地为用户推荐满意度最大化的匹配，实现了面向用户的最优推荐，具有较强的推广与应用价值。

主权项

一种面向同构对称发布及订阅系统的Top‑k查询方法，其特征在于，该Top‑k查询方法包括以下步骤：步骤1：如果用户对订阅的候选匹配评价值难以量化，则转入步骤2，否则转入步骤7通过打分函数来排序；步骤2：获得当前用户订阅的候选匹配数量NumOfRing，如果候选匹配数量NumOfRing不大于需要求得的Skyline点数量count_temp初始值k，则返回所有候选环匹配，否则转入步骤3；步骤3：将所有候选匹配被支配状态state设置为1，如果k_Skyline值小于订阅维度，并且当前需要的Skyline点数量大于0时，则转入步骤4，否则结束；步骤4：如果所有候选环匹配扫描完毕，则转入步骤6，否则扫描下一个候选环匹配，如果被支配状态state为0，则继续再扫描下一个候选匹配，否则转入步骤5；步骤5：调用GetKIndex函数，计算该候选环匹配最优的k_Skyline个属性值，通过单调打分函数func求出聚合分值，插入到存储索引的数据结构Ability中，再计算出该候选环匹配最差的k_Skyline个属性值，通过单调打分函数func求出聚合分值，插入到存储索引的数据结构Possibility中，再转入步骤4；步骤6：对存储索引的数据结构Possibility和Ability分别进行降序排列，调用GetSkyline函数，按照存储索引的数据结构Possibility中的索引顺序选择候选环匹配数据集中的点进行处理；步骤7：读取前k个候选环匹配，构成长度为k的堆H，并调整为小顶堆，计算每个候选环匹配与当前订阅在每一维上的交叉数据比例，初始化WorstValue二维数组，调整WorstValue每一列为小顶堆，保持每一列构成的长度为k的堆。