빅데이터 전처리 기반의 실시간 사용자 선호 데이터 추천을위한 개선된 스카이라인 질의 기법
An Improved Skyline Query Scheme for Recommending Real-Time User Preference Data Based on Big Data Preprocessing
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초록
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
Abstract
Skyline query is a scheme for exploring objects that are suitable for user preferences based on multiple attributes of objects. Existingskyline queries return search results as batch processing, but the need for real-time search results has increased with the advent ofinteractive apps or mobile environments. Online algorithm for Skyline improves the return speed of objects to explore preferred objectsin real time. However, the object navigation process requires unnecessary navigation time due to repeated comparative operations. Thispaper proposes a Pre-processing Online Algorithm for Skyline Query (POA) to eliminate unnecessary search time in Online Algorithmexploration techniques and provide the results of skyline queries in real time. Proposed techniques use the concept of range-limitingto existing Online Algorithm to perform pretreatment and then eliminate repetitive rediscovering regions first. POAs showed improvementin standard distributions, bias distributions, positive correlations, and negative correlations of discrete data sets compared to OnlineAlgorithm. The POAs used in this paper improve navigation performance by minimizing comparison targets for Online Algorithm, whichwill be a new criterion for rapid service to users in the face of increasing use of mobile devices.
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