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文檔簡介
1、人類正處于一個被數(shù)據(jù)包圍的時代,數(shù)據(jù)在人類的生產(chǎn)生中扮演著越發(fā)重要的角色。隨著人們對于數(shù)據(jù)挖掘和管理技術的理解深入,同時隨著技術本身的不斷進步,不確定數(shù)據(jù)越發(fā)受到研究者的重視。在許多現(xiàn)實應用中,例如軍事、金融、電信等領域,數(shù)據(jù)普遍存在不確定性。除了不確定數(shù)據(jù)極其龐大的可能世界,不確定數(shù)據(jù)還有一個特點就是種類多,同一種查詢,不同的不確定數(shù)據(jù)類型,往往需要建立不同的查詢模型和算法。特別是不確定數(shù)據(jù)的Skyline查詢,為了避免建立索引花費過
2、多時間開銷,有學者針對離散型存在級不確定數(shù)據(jù)提出了基于概率約束空間的非索引裁剪算法,然而針對其它類型不確定數(shù)據(jù)的快速非索引裁剪辦法還沒有。
同時,本文在研究中還發(fā)現(xiàn),離散型不確定數(shù)據(jù)兩兩數(shù)據(jù)對象之間的誰支配誰的邏輯關系是確定的,且屬性值以大取優(yōu)還是以小取優(yōu)都不會影響到數(shù)據(jù)對象Skyline概率的計算;而針對連續(xù)型不確定數(shù)據(jù),由于其屬性取值是在一段區(qū)間上,因此兩兩不確定數(shù)據(jù)對象之間誰支配誰的邏輯關系不確定,此外,屬性值以大取優(yōu)還
3、是以小取優(yōu)會直接影響到數(shù)據(jù)對象Skyline概率的計算。
本文針對不確定數(shù)據(jù)的Skyline查詢問題,對基于概率約束空間思想的不確定數(shù)據(jù)Skyline查詢進行了研究,主要體現(xiàn)在:
1.針對已有的針對存在級離散型不確定數(shù)據(jù)的PCS算法進行了分析,發(fā)現(xiàn)PCS算法在裁減數(shù)據(jù)對象的時候,因為其建立最小鄰接矩形生成概率約束空間的策略具有隨機性,容易出現(xiàn)裁剪區(qū)域粗糙的情況,導致在高維情況下裁剪效率降低,而且考慮到Skyline查
4、詢最終要返回給用戶可靠的結果,因此要盡可能避免所有返回給用戶的最小鄰接矩形內(nèi)的數(shù)據(jù)對象都是置信度小于閾值的數(shù)據(jù)對象,應該保證每個最小鄰接矩形內(nèi)至少有一個置信度大于閾值的數(shù)據(jù)對象。本章針對PCS算法以上兩點做出了改進,通過增加最小鄰接矩形的自更新策略,并為所有內(nèi)部數(shù)據(jù)對象概率都小于閾值的最小鄰接矩形添加至少一個概率大于閾值的數(shù)據(jù)對象的辦法,使得算法在較高維的情況下,保持了查詢的效率和可靠性。
2.針對連續(xù)性不確定數(shù)據(jù)的特點,本文
5、首次提出了連續(xù)性不確定數(shù)據(jù)Skyline查詢研究要分為以小取優(yōu)和以大取優(yōu)兩種情況,并以指數(shù)分布不確定數(shù)據(jù)為例作出說明。
3.首次研究了指數(shù)分布不確定數(shù)據(jù)的Skyline查詢,并首次提出了服從指數(shù)分布的連續(xù)性不確定數(shù)據(jù)模型,推導了其概率Skyline計算原理。本文分別基于以大取優(yōu)和以小取優(yōu)兩種情況,給出了兩種情況下數(shù)據(jù)對象的支配概率、Skyline概率計算模型,最后針對兩種模型各自給出了基于概率約束空間思想裁剪非Skyline數(shù)
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