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基于MapReduce的海量Skyline计算研究的中期报告
一、研究背景
随着数据爆炸式增长，如何处理海量数据成为了当前研究的热点问题。Skyline（非支配解）是一种经典的数据挖掘问题，其可以用于优化多目标决策、推荐系统等领域。在海量数据的情况下，传统算法需要对每个数据点进行比较，时间复杂度较高，显然效率不高。
因此，基于MapReduce的海量Skyline计算已成为一种重要的解决方案。该方法受到了广泛的关注和研究，然而，目前还存在一些问题亟待解决，如如何更加有效地处理动态数据、如何处理数据异常等。
二、研究目标
本文旨在探究基于MapReduce的海量Skyline计算，并基于此提出一种更加高效的处理动态数据和异常数据的方法。具体目标如下：
1.掌握经典Skyline算法及其优缺点。
2.研究MapReduce框架，并熟练运用其进行海量数据处理。
3.分析目前基于MapReduce的Skyline算法的优缺点，提出改进方案。
4.设计并实现解决动态数据和异常数据问题的Skyline算法。
5.进行实验验证，并对结果进行分析和比较。
三、研究内容
1.经典Skyline算法
本文首先介绍了经典的Skyline算法，包括基本概念、求解方法、优缺点等方面。
2.MapReduce框架
介绍了MapReduce框架的基本概念及其流程，并且介绍了如何进行数据划分和任务分配。
3.基于MapReduce的Skyline算法
本文介绍了目前基于MapReduce的Skyline算法的优缺点，并提出了一些改进方案，包括调整Map任务的大小和从减少比较次数等方面入手进行优化。
4.处理动态数据和异常数据的算法设计
针对经典的Skyline算法难以处理数据增删、更新、异常值等问题，本文提出了一种基于MapReduce框架的动态Skyline算法，并对异常数据进行检测和过滤。
5.实验验证及结果分析
本文通过对比实验，验证了提出的算法的有效性和效率，分析了一些实验结果，比较了几种不同算法的优缺点，从而得出结论。
四、研究结论
本文针对Skyline计算问题，基于MapReduce框架提出了一种新的算法，实现了处理动态数据和异常数据的功能，通过实验验证了该算法的有效性和优越性。我相信该算法将对海量数据处理的解决方案提供一些新的思路和途径。