Preferenční dotazováni, indexy, optimalizace

Abstract

Táto práca sa zaoberá vyhľadávaním k najlepších objektov z pohľadu viacerých užívateľov. Každý užívateľ má vlastné preferencie reprezentované pomocou fuzzy funkcií a agregačnej funkcie. Práca navrhuje a implementuje niekoľko riešení, pomocou ktorých je možné efektívne vyhľadávať k najlepších objektov v prípade, že hodnoty jednotlivých atribútov nie sú uložené lokálne, ale na vzdialených serveroch. Z tohto dôvodu bolo nutné prispôsobiť existujúce algoritmy na tento spôsob získavania dát. Práca využíva rôzne varianty Faginovho algoritmu, indexáciu pomocou B+ stromov a komunikáciu pomocou webových služieb.

In this thesis we discuss the issue of searching the best k objects from the multi-users point of view. Every user has his own preferences, which are represented by fuzzy functions and aggregation function. This thesis designs and implements several solutions of searching the best k objects when attributes data are stored on remote servers. It was necessary to modificate existing algorithms for this type of obtaining data. This thesis uses several variants of Fagin algorithm, indexing methods using B+ trees and communication via web services.