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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bi-directional Search for Skyline Probability

verfasst von : Arun K. Pujari, Venkateswara Rao Kagita, Anubhuti Garg, Vineet Padmanabhan

Erschienen in: Algorithms and Discrete Applied Mathematics

Verlag: Springer International Publishing

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Computing the skyline probability of an object for a database, wherein the probability of

preferences

between pairs of data objects are uncertain, requires computing the probability of union of events from the probabilities of all possible joint probabilities. From the literature it can be seen that for a database of size

n

it requires computation of 2

n

joint probabilities of all possible combinations. All known algorithms for probabilistic skyline computation over uncertain preferences attempt to find inexact value of skyline probability by resorting to sampling or to approximation schemes. In this paper we use a concept called

zero-contributing set

of a power set lattice to denote portion of the lattice (a sub-lattice) such that the signed aggregate of joint probabilities corresponding to this set is zero. When such sets can be implicitly identified, the corresponding terms can be removed, saving substantial computational efforts. We propose an efficient heuristic that employs a bi-directional search traversing level wise the power set lattice from top and from bottom and prunes the exponential search space based on zero-contribution.

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Metadaten
Titel
Bi-directional Search for Skyline Probability
verfasst von
Arun K. Pujari
Venkateswara Rao Kagita
Anubhuti Garg
Vineet Padmanabhan
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-14974-5_24