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VLDB 2014 @Hangzhou

Reverse k-Ranks Query

Zhao Zhang, Cheqing Jin, and Qiangqiang Kang

cqjin@sei.ecnu.edu.cn

Institute for Data Science and Engineering

East China Normal University

VLDB 2014 @Hangzhou

Outline

 Background

 Related work

 Our solutions: NA, TPA, BPA and MPA

 Experiments

 Conclusion

6/18/2023

VLDB 2014 @Hangzhou

Background

 Scenario: Many applications

have a product set and a

customer set.

 Each product: d-dimensional

vector (p

, p

, ..., p

)

 Each customer: d-dimensional

preference weight (w

, w

, ..., w

 For each i, w

>=0, and ∑w

=1.

 ∑(p

×w

) measures the preference

of a customer to a product.

 Motivation: Recommend a

product to potential customers.

The distance to beach

Price

Bob

Tom

Alice

6/18/2023

VLDB 2014 @Hangzhou

top-2 hotels

Traditional top-k query

 Consider a hotel-booking

application.

 Each hotel has two

attributes, including price

and the distance to beach.

 A monotonic preference

function f(.) that outputs the

score of a hotel.

 Top-k query: retrieving k

hotels with the smallest

scores.

monotonic preference function

f(o) = o.distance + o.price

The distance to beach

Price

6/18/2023

VLDB 2014 @Hangzhou

Customized preference

6/18/2023

The distance to beach

Price

Bob

 Each customer has different

preference.

 Alice: care more about price.

 f(o) = 0.1*o.distance+ 0.9*o.price

 Bob: care more about the

distance to beach

 f(o) = 0.9*o.distance +

0.1*o.price

 Tom: in the middle

 f(o) = 0.5*o.distance +

0.5*o.price

 Bob and Tom like o1 very much.

But Alice prefers o2 to o1.

Alice

Tom

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