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云计算环境下的并行Skyline算法及其应用研究的开题报告
一、选题背景
随着云计算技术的快速发展，大量的用户将其业务运行迁移到云计算平台之上，使得云计算平台的规模迅速增大，带来了大量的数据处理需求。在业务数据的处理过程中，一种重要的问题是Skyline查询。Skyline查询是一种基于排序的查询方式，用于查找数据集合中处于最优位置的数据点集合，这些数据点占据的是数据空间的非支配点。
大规模数据集查询是重要的计算问题，数据集合的数据量和维度越大，实现高效的Skyline查询也就越困难。传统的Skyline算法以数据量少的小规模数据集为基础，难以处理大规模数据集合Skyline查询效率问题，因此需要提出一种基于云计算环境的并行Skyline算法来解决这个问题。
二、研究目的
本研究的目的在于提出一种基于云计算环境的并行Skyline算法来加速Skyline查询过程，提高查询效率。并行计算技术是一种有效的解决大规模数据处理和计算问题的方法，它可以充分利用多核和多机器的计算资源来提高处理效率和效益。本研究将采用云计算平台上的并行计算技术，结合并行算法和Skyline查询算法，实现高效的Skyline查询。
三、主要研究内容
本研究的主要研究内容包括：
1、Skyline查询及相关算法研究：针对Skyline查询的基本原理和算法进行详细阐述，介绍传统的Skyline算法及其优缺点，分析并总结传统Skyline算法的性能瓶颈和需要改进的方面。
2、并行计算技术研究：对云计算平台上的并行计算技术进行分析和研究，介绍并行计算的定义、并行计算模型、并行计算算法等方面的知识。
3、基于并行计算技术的Skyline算法研究：设计和实现一种基于云计算平台的并行Skyline算法，通过充分利用云计算平台的并行计算资源来提高Skyline查询效率。
4、基于并行Skyline算法的应用实验研究：针对大规模数据集Skyline查询效率问题，设计并实验验证基于云计算平台的并行Skyline算法的性能效果，进一步验证其可行性和实用性。
四、研究意义
本研究的主要意义在于：
1、解决大规模数据集的Skyline查询问题，提高查询效率。
2、提供一种基于云计算平台的并行Skyline算法，充分利用云计算平台上的并行计算资源。
3、可以为数据挖掘、数据分析和决策支持等领域提供基础算法和应用工具支撑，为大规模数据处理和分析提供解决方案。
五、预期研究成果
本研究的预期成果为：
1、一篇包括Skyline查询算法、并行计算技术、并行Skyline算法及其应用研究等方面的高水平学术论文。
2、实现一个基于云计算平台的并行Skyline算法应用程序，并对其进行实验验证。
3、提供解决大规模数据集Skyline查询效率问题的解决方案，并为相关领域提供研究和应用支撑。
六、研究计划
本研究计划分为以下几个阶段：
第一阶段（前期调研）：阅读大量相关文献和资料，深入了解Skyline查询算法、并行计算技术、云计算平台等方面的知识，梳理研究框架和研究方向。
第二阶段（算法设计）：基于前期调研的工作，设计并实现一种适用于云计算平台的并行Skyline算法。
第三阶段（应用实验）：利用实验数据和实验环境，对基于云计算平台的并行Skyline算法进行实验验证和性能分析。
第四阶段（论文撰写）：根据研究成果，撰写一篇完整的学术论文，进行论文答辩和结题验收。
预计本研究周期为1年，具体进度及内容会根据实际情况进行调整。