跨信任域的联邦k-支配Skyline查询算法
Big Data Research（2023）
摘要
k-支配Skyline查询是一种主流的Skyline查询变种,其在多目标决策与推荐领域有着广泛的应用.随着这些应用规模不断扩大,在由多个参与方组成的数据联邦中进行跨域k-支配Skyline查询的需求日益旺盛.然而,由于数据联邦中的参与方之间彼此不互信,进行跨信任域的查询计算需引入大量安全操作,效率较低.为此提出了一种基于跨域隐私向量聚合的算法,从而实现高效的联邦k-支配Skyline查询,并运用一种密文压缩技术进一步优化查询效率,最后通过充分的实验验证了所提方案的优越性.
更多关键词
k-dominant skyline,data federation,secure multi-party computation,homomorphic encryption
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