Earticle

현재 위치 Home

Finding Probabilistic Skyline Points by using Dimensionality Reduction and Boundary detection Approach in Distributed Environment

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.8 (2015.08)바로가기
  • 페이지
    pp.169-178
  • 저자
    Vijaya Saradhi.T, Kodukula Subrahmanyam, Debnath Bhattacharyya, Tai-hoon Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A252758

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
A skyline of a n-dimensional data contains the data objects that are not dominated by any other data object on all dimensions. However, as the number of data dimensions increases the probability of domination points become very low, accordingly the number of points in the skyline becomes large. Also skyline search space has been identified as the key problem in real-time multidimensional databases. None of the traditional search techniques include the use of dimensionality reduction to optimize the search space. Skyline query computation on the server consecutively reduces the amount of data transferred between the server sites. Traditional static lower bound and upper bound probability computation will increase the number of non-dominance points. In this proposed work, an optimized skyline boundary detection algorithm is used to filter the skyline objects and pruning the local probability. Also, global probability computation was improved on the large skyline databases in order to minimize the search space and storage .The experimental results show that the efficiency of the proposed approach compared to traditional static skyline bound techniques in terms of time and search space are concerned.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
 3. Proposed Algorithm
  3.1. Skyline Boundary Detection Algorithm
  3.2. Enhanced Global Probability
 4. Experimental Results
  4.1. Site1 Dominance Condition
  4.2. Site1 Skyline Points after Filtering
  4.3. Non-Skyline Filtered Points
  4.4. Site-2 Dominance Condition
  4.5. Skyline Points after Filtering
  4.6. Non Skyline Points
  4.7. Site-3 Skyline Points after Filtering
  4.8. Global Probability Estimation
 5. Performance Analysis
 6. Conclusion
 References

키워드

Skyline computation Distributed environment probabilistic skyline computation skyline boundary

저자

  • Vijaya Saradhi.T [ Department of Computer Science and Engineering, K L University, Andhra Pradesh ]
  • Kodukula Subrahmanyam [ Department of Computer Science and Engineering, K L University, Andhra Pradesh ]
  • Debnath Bhattacharyya [ Department of Information Technology, Bharati Vidyapeeth Deemed University College of Engineering, Pune-411043, India ]
  • Tai-hoon Kim [ Department of Convergence Security, Sungshin Women's University, 249-1, Dongseon-dong 3-ga, Seoul, 136-742, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Software Engineering and Its Applications Vol.9 No.8

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.