【top-k】Answering Topk Queries with MultiDimensional Selections: The Ranking Cube Approach
一、读的是一篇文献,06年的
Answering Top-k Queries with MultiDimensional Selections: The Ranking Cube Approach
在一个top-k查询中,两个度量反应了性能:a selection condition & a ranking function.
selection condition维度可能很高,ranking function不一定是线性的。
这篇文献提出了一个模型,叫做ranking cube,并定义了一个rank-ware measure,未解决curse of dimension,又提出了ranking flagments。
二、cube structure
根据selection dimension构建ranking cube,每个cell离得measure应该是rank-ware的。
最naive的方法是,把所有相关的tuple都放到cell里面,这样有两个不足:浪费空间,不是rank-ware的。
为不浪费空间,可以只存tuple的id。
为解决rank-ware的问题,定义两个标准衡量:geometry-based partition & block-level data access。
好没劲,先不写了
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