不确定数据上的reversetop-k查询

传统的top-k查询为顾客返回符合其偏好的产品集合，reversetop-k查询则返回将给定产品作为top-k结果的偏好集合。reversetop-k查询由于能帮助生产者评估产品对顾客的影响，因此在商业分析中具有重要价值。现有的reversetop-k查询假设数据是精确的，许多现实应用中，数据的不确定性广泛存在。将reversetop-k查询扩展到不确定数据上，并给出了基于物化视图的高效查询算法〔}mv。实验结果表明，gmv算法能够减少需要计算的偏好数量，具有较高的计算效率。