### 概念解析
#### M-Skyline查询模型
M-Skyline查询模型是一种处理不确定数据的天际线查询方法。这种模型考虑了在数据的不确定性影响下，传统方法可能推荐不正确的候选者的问题。一旦错误的候选者被推荐，用户需要再次查询天际线（可能使用更高的概率阈值）并尝试寻找替代方案。这会严重影响用户体验，尤其是在那些发现查询结果错误会带来不可忽视的沉没成本的情境中，比如花费时间访问推荐的兴趣点。
为了解决这个问题，M-Skyline查询模型引入了沉没成本的概念，并提供了备份推荐。此外，为了优化查询速度，找到这类M-Skyline结果，作者设计了几个快速查询算法，并通过广泛实验验证了这些算法在各种情境下的有效性和效率。
#### 沉没成本（Sunk Cost）
沉没成本是指在决策过程中，已经发生并且不可回收的支出。在天际线查询的上下文中，沉没成本是指用户因为采纳了错误推荐而不得不付出的成本，例如额外的时间、金钱或者努力。当用户发现推荐并非最优时，沉没成本可能会导致用户产生心理上的抵触，即便有更优的选项出现，也可能由于不愿放弃先前的投入而拒绝改变。在M-Skyline模型中，通过提供替代推荐来减少沉没成本对用户决策的负面影响。
#### 替代建议（Backup Recommendations）
在推荐系统中，特别是在数据不确定性较高时，推荐系统可能会推荐错误的项目。为了避免这种错误给用户带来的不良体验，M-Skyline模型提出了提供替代建议的概念。如果初始推荐不正确，系统能够迅速地提供其他可能的选择，从而减少用户对不正确推荐的依赖，增加用户对推荐系统的信任。
#### 天际线查询（Skyline Query）
天际线查询是一种多准则数据分析、数据挖掘和决策制定的强大工具。它从一组具有多个属性的数据点中检索出一组数据点，称为天际线元组。这个元组中的每个数据点都是在所有属性上不可支配的，也就是说，没有一个数据点在所有属性上都优于另一个点。
#### 概率数据管理（Probabilistic Data Management）
概率数据管理涉及对不确定性数据的管理，这种数据可能因为采集、传输、存储和处理过程中的各种原因而包含不确定性。在概率数据管理中，数据通常以概率产品形式存在，这要求查询方法能够处理不确定性，并给出一个可能的最佳结果集合，而不是单个确定的答案。
### 关键技术
#### 快速查询算法
为了优化M-Skyline查询模型的查询速度，作者设计了若干快速查询算法。这些算法能够高效地从不确定数据集中找到满足条件的M-Skyline结果。具体算法的细节未在提供的内容中给出，但通常这些算法会涉及空间划分、索引技术、概率阈值计算和有效剪枝等策略，以减少查询时间和计算资源的消耗。
### 应用场景
M-Skyline查询模型和相关算法特别适用于需要高度依赖数据准确性和推荐准确性的领域，如旅游推荐系统、个性化购物推荐、广告投放等领域。在这些场景中，一旦提供的推荐不准确，可能导致用户产生额外的沉没成本，比如额外的旅行费用、不满意的购物经历、广告资源的浪费等。
### 实验验证
作者在M-Skyline的研究中使用了真实的和合成的数据集进行了广泛的实验。这些实验的目的是证明所提出的算法在各种情境下的有效性和效率。实验结果表明，M-Skyline模型能够有效降低用户在面临不准确推荐时的沉没成本，并能高效地提供有效的替代建议。
### 研究论文与出版信息
该研究由Yifu Zeng、Guo Chen、Kenli Li、Yantao Zhou、Xu Zhou、Keqin Li等作者撰写，并发表在《Knowledge-Based Systems》期刊上，卷号为163，出版时间为2019年。文章在2018年3月30日收到，并经过修订后于8月14日接受，最终在8月30日在线公开。文章被Science Direct数据库收录，表明其内容已被认可为科学和技术领域的重要贡献。
### 结语
M-Skyline查询模型通过考虑沉没成本并提供替代建议，有效改进了基于不确定数据的天际线查询处理。这对于提高用户满意度、优化数据管理和提升推荐系统的实用价值具有重要意义。同时，快速查询算法的提出为在大量数据集上高效执行M-Skyline查询提供了可能，为概率数据管理研究提供了新的视角。
