一种基于Skyline的服务选择方法
基于近似的skyline算法的Web服务组合方法
基于近似的skyline算法的Web服务组合方法段静珊;周彦晖【期刊名称】《信息通信》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】The vigorous development of cloud computing brings new opportunities and challenges to the development of the combination of Web services. Traditional service composition methods focus on achieving value-added service to meet the gro-wing demand of the users, but there are a lot of the same functionality of the specific non-functional type of services on the In-ternet. How to select the combination of Web services from these services in accordance with user preferences, especially the services that meet the specific needs of the user, becomes a problem to be solved. The article uses the AHP algorithm to quantify user preferences. Then we integrate the relative user preferences weight into the approximate skyline query algorithms to pick out the right combination of Web services in order to meet the user’s need. Validity and extendibility of the method are verified through a series of experiments.%云计算的蓬勃发展，为 Web 组合服务的发展带来了新的机遇和挑战，传统的服务组合方法中只注重实现服务增值以满足用户日益增长的需求，而互联网上存在着大量的功能性相同、非功能性不同的具体服务。
基于Skyline的QoS感知的动态服务选择
。 （ ｎ ｚ ｏ ｎ ｔ ｕｅｏ ｅｖ ｃ Ｅｎ ｉｅｒｎ Ｈａ ｇ ｈ ｕＩ ｓ ｔ ｔ ｆ Ｓ ｒ ｉｅ ｇ ｎ ｅ ｉｇ，Ｈａ ｇ ｈ ｕＮｏ ｍ ｌ ｎ ｖ ｒｉ ｉ ｎ ｚ ｏ ｒ ａ ｉｅｓｔ Ｕ ｙ，Ｈａ ｇ ｈ ｕ ３ ０ １ ） ｎ ｚ ｏ １０ ２
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迅 速 普 及 ． 随 着 服 务 数 量 的 爆 炸性 增 长 ， 络上 存 在 着 大 量 功 能 相 似 、 功 能 特性 各 异 的 服 务 ， 何 在 功 能 相 当 而 网 非 如 的 服 务 集 中 选 择 质 量较 优 的服 务 成 为 一 个 亟 待 解 决 的 问 题 ． 统 的基 于 服 务 质 量 的 服 务 选 择 方 法 ， 论 是 局 部 最 传 无 优 或 是 全局 最 优 策 略 ， 面 向 服 务 库 中 的所 有 服 务 进 行 选 择 ， 择 效 率 受 服 务 数 量 影 响 较 大 ， 此 不 适 用 于基 于 大 均 选 因 规 模 服 务 库 的 服 务 选 择 ． 中 引入 数 据库 查 询 中 的 ｓｙｉｅ 法 ， 用 ｓ ｙｉｅ中的 支 配 关 系 ， 选 择 过 程 中 仅 考 虑 文 ｋｌ 方 ｎ 利 ｋｌ ｎ 在
ｆ ｏ ａ ｓ ｔｏ ｕ ｔｏ — ｑ ｉ ａ ｅ ｔｓ ｒ ｉｅ ． Ｔｒ ｄ ｔｏｎ ｌａ ｐｒ ａ ｈｅ ｏ ｓ ｒ ｃ ｅ ｅ ｔｏ ｒ ｍ ｅ ｆｆ ｎｃ ｉ ｎ ｅ ｕ ｖ ｌ ｎ ｅ ｖ ｃ ｓ ａ ｉｉ ａ ｐ ｏ ｃ ｓｔ ｅ ｖｉｅｓ ｌｃ ｉ ｎ，ｗ ｉｈ ｅ ｔ ｒ ｔ ｉｈｅ
基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护
基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护随着互联网技术的飞速发展，社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
人们通过社交网络平台与朋友、家人和同事保持联系，分享生活中的点滴，获取各种信息和资源。
随之而来的是社交网络数据隐私保护的问题，因为在社交网络中用户的个人信息、行为特征等敏感数据很容易受到侵犯。
为了解决社交网络关系数据隐私保护的问题，学术界和工业界不断探索改进的方法。
基于Skyline计算的方法成为了研究的热点之一。
本文将介绍什么是Skyline计算以及如何基于Skyline计算保护社交网络关系数据隐私。
一、Skyline计算介绍Skyline计算是一种多目标决策分析方法，它被广泛应用于数据挖掘、数据库查询优化、多目标优化等领域。
在Skyline计算中，通过定义数据对象的多个属性，确定哪些数据对象在这些属性下是“最好”的，即被称为Skyline对象。
Skyline对象反映了数据的优势特征，具有很强的实用性和可解释性。
在实际应用中，Skyline计算广泛应用于解决数据选择和排序问题。
在社交网络关系数据隐私保护中，可以利用Skyline计算方法对用户的数据进行筛选、过滤和排序，以保护用户的隐私。
1. 设置数据属性在进行基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护之前，首先需要定义数据对象的多个属性。
在社交网络中，用户数据可以包括用户ID、地理位置、年龄、性别、兴趣爱好、社交关系等多个属性。
这些属性可以被看作是数据对象的特征，根据这些特征可以进行Skyline计算。
2. 确定Skyline对象3. 保护隐私信息基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护中，可以在确定的Skyline对象的基础上进行隐私信息保护。
具体来说，可以对符合Skyline条件的用户数据进行加密、模糊化或者填充虚假数据等操作，以保护用户的隐私信息不被泄露。
这样一来，用户的隐私信息就可以得到很好的保护，同时仍然可以享受到社交网络平台提供的各种服务和功能。
一种基于动态Skyline和遗传粒子群优化的云服务组合方法
一种基于动态Skyline和遗传粒子群优化的云服务组合方法随着云计算技术的快速发展和普及，云服务之间的组合已成为实现复杂任务的重要方法。
然而，在如今的云服务市场中，存在着过大的云服务数量以及云服务功能相似度高的现状，这导致了组合优化难度增加，同时也给用户选择和使用云服务带来不便。
因此，如何实现快速和有效的云服务组合成为了云计算领域的重要问题。
本文提出了一种基于动态Skyline和遗传粒子群优化的云服务组合方法。
首先，我们引入Skyline算法。
Skyline算法可以挖掘数据中的非支配点，该算法将数据点投影到一个多维空间中，并且将具有最小投影值的数据点定义为非支配点。
利用这个算法，可以按照多个因素（性能、价格、安全等）对云服务进行排序，提取出最优服务。
其次，我们结合遗传粒子群算法。
遗传粒子群算法是一种组合了遗传算法和粒子群算法的优化算法，在优化问题中具有较广泛的应用。
遗传粒子群算法是基于种群的优化算法，它通过对个体进行变异、交叉、选择等操作，达到寻找全局最优解的目的。
我们将两种算法结合起来，在优化云服务组合中解决多目标问题。
首先，我们根据用户或者应用的需求，将云服务根据多个维度进行排序，得到动态Skyline。
然后，我们使用遗传粒子群算法从动态Skyline中选择出最优的云服务组合。
在这个过程中，遗传粒子群算法通过优秀的种群个体筛选和相互交流，最终找到最优解，并且达到时间效率的优化。
该方法不仅可以高效地解决多目标优化问题，而且可以满足用户或应用的需求，实现服务组合的个性化定制。
实验结果表明，基于动态Skyline和遗传粒子群优化的云服务组合方法可以对多个指标进行优化，达到较好的效果和性能平衡。
总之，本文提出了一种基于动态Skyline和遗传粒子群优化的云服务组合方法，该方法结合了两种优化算法的优点，实现了对多目标优化问题的有效解决，并且具备满足用户或应用需求的个性化准则。
该方法可以为云计算领域的研究和实践提供思路，也可以为云服务提供更好的组合选择。
基于Skyline和局部选择的启发式服务组合方法
基于Skyline和局部选择的启发式服务组合方法谢海军;齐连永;窦万春【期刊名称】《东南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(041)003【摘要】为了改善现有基于QoS的Web服务组合方法的效率,在已有服务组合算法的基础上提出了一种新颖的基于Skyline点和局部选择的启发式服务组合方法SLOMIP(Skyline local optimization mixed integer programming).该方法首先从候选服务集合中选出Skyline服务,可以证明如果存在最优服务组合方案,则其一定是由Skyline服务集中的服务组成的.然后,为了进一步缩小解空间,再从Skyline 服务集中选取最优的K个服务进行最终服务组合方案的优化求解.与传统启发式服务组合方法的不同之处在于,该方法一旦获得解,必然是最优解而不是次优解.实验结果表明:在固定任务总数和固定候选服务个数的情况下,该方法的效率都远高于传统方法;K值越大,该方法的准确率越高.该方法可较大幅度地提高服务组合的效率,提升用户体验.%To improve the efficiency of existing QoS-aware Web service composition methods, a novel heuristic Web service composition method, named SLOMIP (Skyline local optimization mixed integer programming), is proposed. Based on existing Web service composition methods, SLOMIP combines Skyline point and local selection methods. First, for each service class, Skyline services are determined from the set of candidate services. It can be proved that each constituent service of the optimal service composition solution belongs to the Skyline services of the corresponding service class. Next, to further reduce the solution space, top K optimalservices are selected from the Skyline services of each service class, for final service composition optimization. Unlike traditional heuristic service composition methods, the composition solution determined by using this method must be the optimal solution other than a near-to-optimal solution. Experimental results demonstrate that the SLOMIP method greatly improves the service composition efficiency if the number of tasks and the number of candidate services are fixed separately. The greater the K value, the higher the accuracy. This method can greatly improve the efficiency of Web service composition, and enhance the user experience.【总页数】4页(P449-452)【作者】谢海军;齐连永;窦万春【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP311.5【相关文献】1.基于贪婪策略的局部优化服务组合方法 [J], 黎辛晓;叶恒舟2.一种基于领域本体的启发式web服务组合方法 [J], 任红博;邢春晓3.基于近似的skyline算法的Web服务组合方法 [J], 段静珊;周彦晖4.跨组织协同中基于局部服务质量优化的Web服务组合方法 [J], 齐连永;窦万春5.基于Skyline服务的Top-k选择方法 [J], 杨莉;张文生;许国艳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无线传感器网络中一种近似Skyline查询处理算法
无线传感器网络中一种近似Skyline查询处理算法潘立强;李建中;骆吉洲【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2010(021)005【摘要】由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一种近似Skyline查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求,节能地处理传感器网络中的近似skyline查询.【总页数】11页(P1020-1030)【作者】潘立强;李建中;骆吉洲【作者单位】哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.无线传感器网络(ε,δ)-近似Top-k查询处理算法 [J], 毕冉;李建中;程思瑶2.无线传感器网络中基于模型拟合的可信近似查询处理算法 [J], 潘立强;李建中;骆吉洲3.无线传感器网络中一种能量高效的skyline查询算法 [J], 张晓琳;唐文斌;魏朋佩;王颖4.无线传感器网络中一种基于动态网格的查询处理方法 [J], 任倩倩;刘振尧5.一种弹性可扩展的并行n-of-N Skyline查询处理算法 [J], 魏炜;王意洁;王媛;马行空因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Skyline平台旅游解决方案
Skyline平台旅游解决方案概述：Skyline平台旅游解决方案是一种基于云计算和大数据技术的全面旅游服务解决方案。
该解决方案旨在提供个性化、高效和便捷的旅游服务，帮助旅游行业实现数字化转型，提升用户体验和业务效率。
解决方案特点：1. 云计算技术支持：Skyline平台采用云计算技术，可以灵活扩展和管理旅游服务的基础设施。
通过云端部署，用户可以随时随地访问旅游服务，无需安装额外的软件或硬件。
2. 大数据分析能力：Skyline平台利用大数据分析技术，对旅游行业的数据进行深入挖掘和分析。
通过对用户行为、旅游景点评价、交通状况等数据的分析，可以为用户提供个性化的旅游推荐和行程规划。
3. 个性化旅游推荐：基于用户的兴趣和偏好，Skyline平台可以智能推荐适合用户的旅游景点、酒店、餐厅等信息。
用户可以通过平台浏览各种旅游资源，并根据自己的需求进行筛选和比较，从而制定最佳的旅游计划。
4. 智能行程规划：Skyline平台提供智能行程规划功能，根据用户的出行时间、目的地和个人喜好，自动生成最佳的旅游行程。
平台会考虑交通状况、游览时间、景点热度等因素，为用户提供高效且合理的行程安排。
5. 在线预订和支付：Skyline平台集成了各类旅游服务的在线预订和支付功能。
用户可以直接在平台上预订机票、酒店、门票等服务，并通过安全的支付通道完成支付。
这种一站式的服务模式极大地方便了用户，节省了时间和精力。
6. 实时导航和定位：Skyline平台提供实时导航和定位功能，帮助用户快速准确地找到旅游景点、酒店等目的地。
用户可以使用平台上的地图导航功能，获取详细的路线和导航指引，避免迷路和浪费时间。
7. 旅游评价和分享：Skyline平台鼓励用户对旅游景点、酒店、餐厅等进行评价和分享。
用户可以在平台上发布自己的旅游体验，帮助其他用户做出更好的选择。
平台也会根据用户的评价和反馈，不断优化旅游服务的质量和体验。
8. 客户服务支持：Skyline平台提供全天候的客户服务支持，用户可以通过在线聊天、电话和电子邮件等方式联系客服人员，获取帮助和解决问题。
基于Skyline的动态可信服务选择方法
基于Skyline的动态可信服务选择方法王海艳;丁飞【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2012(039)011【摘要】Service selection is of crucial importance for thesharing,composition and reuse of services. With rapid growth of the number of candidate services which have same functional attributes but have different non-functional attributes, e. g. quality of service(QoS), QoS has been regarded as one of the most important criteria for the selection of services. However, the authenticity and trustworthiness of QoS data can not be effectively guaranteed during service selection process in dynamic network environments. To address this problem, trust of service (ToS) including the trust of service resource type and the trust of service provider was introduced. Trust mechanism was therefore established for service selection through the evaluation of two kinds of trust. Association relationship between QoS and ToS was given with the employment of dominance relationship and projection model in Skyline technology. A skyline-based dynamic service selection algorithm was proposed to improve the trustworthiness of service selection while QoS requirements are already met Simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the presented algorithm.%服务选择是实现服务共享、组合、复用的重要前提.随着具有相同功能属性但非功能属性(如服务质量(Quality ofService,QoS))不同的候选服务数量日益增多,QoS已成为服务选择的关键指标.然而,在动态网络环境下,服务选择过程中QoS数据的真实可信性无法得到保障.通过引入包括度量服务资源种类及服务提供商信任的服务信任(Trust of Service,ToS)来构建服务的信任机制.利用Skyline技术的支配关系及投影模型,给出QoS和ToS 两者之间的关联,提出了基于Skyline的动态服务选择算法,它在确保服务质量的前提下可提高服务选择的可信性.仿真实验表明了所提算法的可行性与有效性.【总页数】5页(P65-69)【作者】王海艳;丁飞【作者单位】东南大学计算机科学与工程学院南京210096;南京邮电大学计算机学院南京210003;南京邮电大学计算机学院南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于信任路径搜索的分布式虚拟化环境下可信服务组件选择方法——HA_OTPS [J], 王慧强;邹世辰;林俊宇;吕宏武;冯光升2.基于Skyline服务的Top-k选择方法 [J], 杨莉;张文生;许国艳3.基于评价分类的可信QoS服务选择方法 [J], 夏薪棋;刘茜萍4.基于用户偏好的可信QoS服务选择方法 [J], 齐轩;刘茜萍5.基于服务可信度优化排序算法的云服务提供商智能选择方法研究 [J], 柴玉辉;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Skyline的搜索结果排序方法
基于Skyline的搜索结果排序方法尹文科;吴姗姗;丁峰;荀智德【摘要】针对现有垂直搜索引擎的排序结果存在多样性差和冗余度高的问题,提出了一种基于Skyline的搜索结果排序方法.该方法通过计算搜索结果的轮廓等级、支配度和覆盖度作为排序依据,并且为加快轮廓等级和支配度的计算,使用了一种基于Bitmap的轮廓等级和支配度计算算法.实验结果表明,该方法的排序结果具有低冗余度和高多样性的优点,并且具有更快的轮廓等级和支配度计算速度.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(035)004【总页数】6页(P1154-1158,1184)【关键词】Skyline;轮廓等级;支配度;覆盖度;Bitmap【作者】尹文科;吴姗姗;丁峰;荀智德【作者单位】信息系统工程重点实验室,南京210007;信息系统工程重点实验室,南京210007;信息系统工程重点实验室,南京210007;信息系统工程重点实验室,南京210007【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言随着互联网的发展，垂直搜索引擎的数量和种类得到了极大的丰富，这些垂直搜索引擎采用的排序方法无外乎综合排序和单一维度排序两种。
综合排序一般是将搜索结果的各种属性，如相关度、价格、好评度等，进行加权求和后得出的分值作为排序依据。
而单一维度排序则是按照数据某一维度的属性进行排序，如按价格、热销程度排序等。
然而无论采用综合排序还是单一维度排序，现有垂直搜索引擎的排序结果往往存在冗余度大、多样性差的问题。
例如某用户的搜索请求是“距离天安门5 km 范围内的酒店”，假设其搜索结果如图1 所示。
若采用价格最优排序，则只能得到100 ～150 元，距离3 km ～5 km 的酒店，如右下方矩形框中的点所示;而如果采用距离最优排序，则只能得到250 ～400元，距离1 ～2 km 的酒店，如左上方矩形框中的点所示;若采用综合排序，则通常只能得到中间矩形框中的点。
一种分布式环境下的skyline查询算法
一种分布式环境下的skyline查询算法Skyline计算就是从一个数据集中找到不被其他数据点支配的所有点的集合.如果一个数据a支配另一个数据b，那么a的每一维属性值都不比b对应属性值“差”，而且必须至少有一个属性值比b的“好”.“差”和“好”无统一定义，[PS严伟榆1；S*2；Z1，Y，PZ]可以根据用户的选择和喜好定义.例如，一个游客到了某个海滨城市，当他在选择旅馆时，希望找一家的价格相对便宜而其距离海边的距离相对近一点的旅馆.如图1每个点代表一个旅馆，横坐标和纵坐标分别表示该旅馆的价格及其到海边的距离.显然如果旅馆a与b相比其价格便宜且距离海边更近，则a比b好（a支配b），但通常情况下距离海边越近的旅馆其房价也越高.skyline操作返回的旅馆集合在图中用黑点标识，非skyline集合中没有一个旅馆在价格和距离上比这些skyline集合中的更优，故游客只需考虑s kyline集合中的旅馆.近年来，skyline 查询逐渐成为数据库领域的一个研究热点，它在多标准决策、数据挖掘、数据库可视化和偏好查询等领域具有潜在的应用前景.最近10 年, 国内外对skyline 计算及其相关问题的研究主要包括3个方面:①集中式数据库上的skyline 计算，已有的算法包括文献［1］中的块嵌套环算法(BNL)和分治算法(D&C)、文献［2］中的位图算法(Bitmap)和索引算法(Index)、最近邻算法［3］(NN)、分枝界限算法［4］(BBS)等;②分布式数据库上的skyline 计算,已有的算法包括普通分布式环境下的skyline 计算［5］、移动自组织网络［6］下的skyline 计算和文献［7］中的关于对等网络(P2P) 上的skyline计算等;③其它skyline 计算:任意子空间上的skyline 计算［8］、在所有子空间上的sky line 计算［9-10］(skycube)、在数据流上的skyline计算［11］等.本文主要讨论的是普通分布式环境下的的skyline 计算，与文献［5］中的数据呈垂直分布所不同的是本文中的数据是水平分布的.针对如何将局部skyline子集合并成全局skyline集合这个问题，提出了一种“区域划分”的合并思想，并通过实验证明了算法的有效性.1 问题描述文献［5］提出了第1个分布式数据库上的skyline算法，此算法适用于数据垂直分布的情况，即数据对象的各个维度值分别存放在不同的服务器上.算法思想是：首先将各维上的数据排序，然后用轮循的方式依次访问各维，直到某一个数据点p通过此按序访问在各个维度上都被访问到为止.此时可以将所有还未在任何维度被访问过的数据点除去，因为它们都被点p所支配，skyline集合一定包含在已经被访问到的对象集合中.与文献［5］不同，本文考虑的是数据水平分布的情况，即数据集合随机的分布在不同的服务器中.因为当一个数据点p是一个全局skyline点时，它一定也属于某个局部skyline集合，所以当用户需要进行全局的skyline查询时，可以先访问各个局部服务器计算出局部skyline集合，再把局部结果上传到核心服务器上进行下一步全局结果的查询，系统结构如图2所示.2.1 skyline的定义定义1 支配关系,设在数据集A的维度为d.A中存在2个对象q1,q2，各维度上的值分别为( x1, x2, …, xd)和(y1, y2, …, yd），若i,xi≤yi都成立，且j满足xj＜yj(1≤i,j≤d)，则称q1支配q2，表示为Dominate(q1,q2).各个维度上的支配关系应由具体的需求而定，为了描述方便，本文假定各个维度上的支配关系统一为“定义2 skyline集合,所有不被任何其它点所支配的点的集合称为skyline集合，简称SP.在此定义局部的skyline集合为SPi.2.2 BNL算法文献［12］对已有集中式的skyline查询算法做了详细的说明和比较，集中式s kyline查询可分为不带索引和带索引两大类，BNL属不带索引算法.此算法的优点是实现简单，适用于任何维的数据，无须对数据进行任何索引或预处理.它满足skyline计算算法对正确性、公平性的要求.BNL算法的基本思想是：在内存中设置一个窗口保存当前不被其它点所支配的点.读取数据p与窗口内的点一一比较.此时，比较的结果有3种可能：1）p点被窗口中的1个点支配.此时p点一定是非SP点，直接丢弃;2）p点支配窗口中的1个或多个点.将被支配点从窗口中删除，同时将p点插入窗口;3）p点与窗口中的所有点都不存在支配关系.此时，如果窗口中有足够的空间，就将p点插入窗口队列中，若空间不够，则将p点写入一个临时队列中.假设第1个插入到临时队列的是m点，当所有的数据都被访问了一遍时，可以确定窗口中所有在m点之前被访问到的点一定是skyline点，可以直接输出.然后将临时队列中的数据点与窗口中的剩余数据点进行下一轮比较，直到临时队列为空.3 区域划分与多窗口收集算法3.1 区域划分思想首先需要确定一个划分点，可以先对各个局部skyline集合的每一维度求出1个平均值，由所有维度的平均值构成1个局部的中值.然后把所有的局部中值再进行1次平均得到1个全局中值作为划分点.为了便于描述，这里用av(x1,x2,…,x n)表示全局中值，用SP表示skyline集合，第i个局部skyline集合就是SPi ，同时以三维数据空间作为操作对象.用全局中值av(x1,x2,…,xn)对SPi中的数据点进行二叉区域划分，在划分的过程中同时对区域进行动态编号.划分的原则是：从第1维开始逐层划分，如果p(x1) 3.2 划分区域之间的制约关系描述以三维数据为例，在任意2个局部服务器上的对应8个区域：S110,S101,S10 0,S011,S010,S001,S000,S111 中：1）除编号为000和111的区域之外，在任何2台局部服务器上的区域如果其编号互逆的区域一定不存在制约关系.如在局部服务器Qi 上的划分区域S110和服务器Qj 上的划分区域S001中的数据没有制约关系;2）在任何2台局部服务器上的区域如果其编号不同但是1的个数相同的区域不存在制约关系.如在局部服务器Qi 上的划分区域S110和Qj 上的划分区域S 011中的数据一定不存在制约关系;3）特殊区域S111和S000:在每个局部服务器上的SPi进行区域划分时，区域S111和S000至多只有1个区域不空;4）在任何2台局部服务器上，相同编号的划分区域之间的支配关系是双向的.例如，Qi 上的划分区域S110 可能存在数据对象制约Qj 上的划分区域S110中的数据对象，反之亦然;5）在任何2台局部服务器上，编号中1的个数多的划分区域单向支配编号中1的个数少的划分区域.例如，Qi 上的划分区域S110 可能存在数据对象制约Qj 上的划分区域S100中的数据对象；但是Qj 上的划分区域S100中一定不存在数据对象制约Qi 上的划分区域S110中的数据对象.在合并局部skyline集合计算全局skyline集合时，可以根据以上5个规则按区域进行合并，对于没有制约关系的区域可以不再进行制约判断，直接合并；对相同编号的区域采取双向制约判断，删除非全局skyline点；用编号中1的个数多的区域对编号中1的个数少的区域进行单向支配判断，删除非全局skyline点. [PS严伟榆3；S*2；X*2，BP]4 实验分析实验环境：CPU主频为3.0GHz，内存为2GB，硬盘是WD7200转／500GB 的PC机；操作系统是Microsoft Windows XP Professional SP2，编程语言选用的是Microsoft Visual C# 2005.实验平台的部署：在1台PC机上模拟生成了1个核心服务器端和3个局部服务器端.测试数据集：实验对独立数据、正关联数据和反关联数据3类数据进行测试，数据随机生成.实验在三维数据空间下对以下2个算法进行比较分析.1）计算出各个服务器上的局部skyline集，然后汇总到核心服务器上，再用一次BNL算法计算全局skyline;2）计算出各个服务器上的局部skyline集，然后汇总到核心服务器上，采用“区域划分和多窗口收集”算法计算全局skyline.为了便于描述，以下称算法1）为DC算法，算法2）为PC算法.图4反映了3类数据集上当数据集合增大时，PC算法和DC算法的时间效率.[JP2]图4中，横坐标表示数据集合的大小/个，纵坐标表示时间/s.[FL）][PS严伟榆4；S*2；X1，BP，DY#][FL（K2] 实验结果分析：从图4中可以看出，在正关联数据集和独立数据集上，2个算法执行效率相当.在反关联数据集上，当待测数据集较大时，PC算法的执行效率较DC算法有一定改善.说明待测数据集的类型对算法有一定的影响，当全局skyline集合的规模增大时，PC算法的执行效率较高.5 结语本文提出的分布式数据库下当数据水平分布时，通过对局部skyline集合进行区域划分编码后再进行全局skyline查询的算法，可以在合并环节减少数据的匹配次数.实验结果表明当全局skyline集合的规模较大时，算法执行效率有所提高.下一步的研究工作将就高维数据集下的查询和skyline的并行计算展开.。
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一种基于Skyline的服务选择方法
在云环境中，服务选择是一项重要的任务，可以极大地影响云应用程序的性能和质量。
因此，研究如何选择最优的服务对于优化云应用程序的性能和可靠性至关重要。
Skyline是一种基
于多维数据的查询处理方法，被广泛应用于服务选择。
基于Skyline的服务选择方法可以为用户提供高效和可靠的服务选择。
基于Skyline的服务选择方法的基本思想是，将所有可用的服
务看作一个点云，然后利用Skyline算法找到最优的服务组合，以满足用户的需求。
Skyline算法可以使用多种技术来实现，
例如暴力搜索、分治策略、高效数据结构等，其核心思想是找到所有不劣解或非支配点。
在服务选择中，Skyline算法可以
用来查找所有非支配服务或最优解的子集。
除了Skyline算法之外，基于Skyline的服务选择方法还包括
确定服务筛选条件、定义评估指标和评估服务性能等方面。
服务筛选条件可能包括成本、可用性、相应时间、QoS（质量服务）和安全性等。
评估指标可能包括服务响应时间、延迟、可用性、性能和成本等。
评估服务的性能和质量的方法包括测试、模拟和预测等。
基于Skyline的服务选择方法已经在许多实际应用中得到了应用。
举例来说，一个基于Skyline的服务选择方法被用于选择
最佳的Web服务组合以优化类似Google的搜索引擎。
在这个
应用中，选择最优的Web服务组合意味着提高搜索引擎的性
能和响应时间，以及减轻网络带宽的负担。
另一个应用是通过
选择最优的服务来提高移动应用程序的性能和响应时间。
总的来说，基于Skyline的服务选择方法是一种高效和可靠的
服务选择技术，可以为用户提供高质量的服务。
它可以通过选择最优的服务组合来满足用户的需求和优化应用程序性能和质量。
在未来，这种技术有望在更多的应用场景中得到广泛应用，成为优化云应用性能和可靠性的重要手段中的一种。