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- W2098093809 abstract "Tecnologias emergentes permiten el acceso a grandes repositorios de datos, mucho de los cuales pueden publicar datos pocos confiables. Los usuarios que acceden independientemente a estos repositorios deben ser capaces de identificar y descartar informacion que no sea de utilidad, basandose en condiciones de preferencias. Diferentes lenguajes de consultas basadas en preferencias han sido definidos, los cuales permiten discriminar datos de poca calidad y expresar criterios de preferencias. En este trabajo, se presenta el lenguaje “Top-k Skyline”, que combina los paradigmas basado en orden y score, y es capaz de identificar los mejores k objetos de acuerdo a una funcion de score f entre el orden inducido por una funcion multicriterio m. Distintos algoritmos han sido propuestos para implementar dichos paradigmas independientemente; sin embargo, el problema de evaluacion eficiente de consultas “Top-k Skyline” permanece abierto. En este trabajo, se proponen estrategias de evaluacion para consultas “Top-k Skyline” y se presentan resultados experimentales iniciales que muestran las propiedades de las soluciones propuestas" @default.
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