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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 고객에게 유용할 정보를 기업이 미리 판단해서 제공하는 기업중심의 서비스가 빠르게 확산되고 있다. 기존의 서비스는 고객이 주체가 되어 자신이 필요한 정보를 요청하는 반면 기업중심의 서비스는 반대로 기업이 주체가 되어 정보를 제공할 특정 고객들을 선택하는 것이다. 예를 들어 기존의 서비스는 신혼부부가 “가격이 싸고, 지하철역까지의 거리가 가까운 집”을 구하는 경우라면, 기업중심의 서비스는 부동산 중개업자가 “가격이 5천만원이고, 지하철역까지의 거리가 1Km"라는 조건을 가진 매매할 집이 들어왔을 때 이 집을 흥미로워할 고객들을 검색하여 매매할 집의 정보를 제공해 주는 것이다.
기업중심의 리버스 스카이라인 질의를 처리하기 위해 최근에 연구된 RSSA (Reverse Skyline using Skyline Approximations) 알고리즘은 메모리의 낭비와 처리 시간의 증가가 서로 상충작용을 하여 반복적인 한계를 유발한다. 그러므로 본 논문에서는 보다 효율적인 리버스 스카이라인 질의를 위해 RSSA의 단점을 분석하고 메모리의 낭비와 실행시간의 낭비를 최소화하는 ERSL(Efficient Reverse Skyline) 알고리즘을 제안한다. ERSL의 성능을 평가하기 위해 대상객체의 변화에 따른 실행시간을 측정하는 모의실험을 수행한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 효율적인 리버스 스카이라인(ERSL) 질의 처리
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

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