S-MRST：索引不确定数据的新颖框架

本文讨论了不确定数据的概率范围查询问题，提出了一个新的索引框架S-MRST（Space Decomposition using Multi-dimensional Regression Trees）用于索引不确定数据。现有的解决方案虽然能够支持这种查询，但仍有改进的空间。S-MRST是一种新型的索引方法，它通过采用不规则形状对不确定数据进行界定，实现了更强的空间剪枝能力。此外，考虑到概率密度函数的梯度，S-MRST在概率剪枝能力方面也具有很强的性能。更重要的是，S-MRST是一种通用的索引，能够支持多种概率查询类型。 在现代仓储管理系统中，通常会使用RFID技术来监控产品位置，以进行仓库管理。然而，RFID读取器只能向仓库经理提供产品的位置范围而不是确切位置。在这种情况下，产品可以被抽象为一个不确定对象，表示为概率密度函数（PDF），其中位置范围指的是产品可能出现的不确定区域，而PDF则表示产品出现在位置x的概率。因此，如果管理人员想知道查询区域内有哪些产品，系统可以报告所有产品的位置范围。 关键词包括不确定数据、索引、范围查询和K近邻（KNN）查询处理。由于许多应用中传感器设备的不完美性，不确定数据处理变得越来越重要，如传感器网络监控、RFID网络、位置服务等。 在仓储管理系统中使用RFID技术时，产品的位置可能因为各种原因变得不确定。例如，RFID读取器在读取标签时，受到环境干扰、标签放置角度、距离以及信号反射等因素影响，可能会读取到不准确的坐标数据。这些数据的不确定性可以表示为一个概率分布，其中包含了产品可能出现的整个区域以及在该区域内的具体位置概率。 为了解决这类不确定数据的查询问题，S-MRST框架利用了多维回归树的结构。这种方法将不确定数据所在的多维空间划分为一系列不规则的子空间，并对每个子空间建立一个回归树。每个子空间内的数据会根据概率密度函数的梯度进行概率剪枝，以减少在范围查询和KNN查询中的计算量。 该方法不仅在理论上进行了分析，还通过广泛的实验结果证实了其有效性和效率。与传统方法相比，S-MRST由于其高效的剪枝策略，能够更快地检索到所需的数据，同时减少不必要的计算量，提高查询效率。 这种索引框架的应用场景广泛，除了仓储管理系统外，还包括移动对象识别、RFID网络、基于位置的服务等。在这些应用场景中，传感器设备或数据获取设备可能无法提供精确的观测值，因而产生的数据具有一定的不确定性。S-MRST框架能够有效地处理这些不确定数据，为这些应用提供了数据查询的解决方案。