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论文研究-面向不确定数据流的近似ER-Topk查询处理.pdf
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2019-09-07
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随着移动互联网的快速发展以及信息技术的普遍应用,在许多应用中都产生了海量、不确定性数据,包括金融、军事、位置服务、医疗以及气象等。然而,传统的确定性数据管理方法很难管理不确定数据,亟需开发新型数据管理方法。可能世界模型被广泛用于为不确定数据建模,通过该模型可以衍生出诸多确定性的可能世界实例。不确定性数据流是指高速到达的海量不确定元组序列,因而不确定数据流管理比不确定性静态数据管理更具挑战性。面向于不确定数据流的ER-Topk查询是一个典型问题,但是处理复杂度高。提出一种近似算法来处理该查询,具有较小的空间复杂度;同时,还通过搜索策略优化来进一步提升查询处理效率。实验结果验证了所提方法的有效性和高效性。
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