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《大连理工大学》 2011年
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不确定数据的概率Skyline查询算法研究

梁赛婷  
【摘要】:近年来,对大规模数据集的Skyline查询引起了极大的关注,很多有效的Skyline查询算法被提出来。在研究的初期,人们提出的Skyline查询算法大多数都是针对传统的确定的静态数据集,随着研究的进一步深入,越来越多的学者将Skyline查询的研究对象转移到了不确定数据集上,并提出了关于不确定数据集的概率Skyline查询的一些相应算法。 不确定数据是随着信息技术的发展及应用领域的扩大而逐渐引起人们关注的一种新型数据,其数据对象本身的存在或数据属性的取值是不确定的,而是与一个概率值关联。不确定数据根据划分原则的不同可以得到不同的分类结果;按照其不确定性存在的粒度层次可以划分为元组不确定类型数据和属性不确定类型数据,按照数据取值方式又可以划分为离散型不确定数据和连续型不确定数据。 目前对于不确定数据集Skyline查询的研究已经取得了一些成果,但已有的概率Skyline计算方法都是针对元组不确定类型数据或者是离散型属性不确定数据的,还没有有效的算法来计算一种连续的由分布概率定义的属性不确定数据集的Skyline。然而,在实际应用中,这种由分布概率定义的连续型属性不确定数据集是广泛存在的。 本文将研究重心放在连续型的属性不确定数据上,为该类型数据建立了具有普遍意义的数据模型,并设计出基于均匀分布和正态分布的两种连续型属性不确定数据表示方法。经过进一步的研究,本文提出了针对均匀分布和正态分布两种不同特点的不确定数据集的概率Skyline计算原理,并着重对基于正态分布的连续型属性不确定类型数据的概率Skyline计算原理的正确性进行了证明;在此基础上,引入索引机制和剪枝策略,设计出优化的连续型属性不确定数据集上的概率Skyline计算算法;并对该算法加以改进,将其扩展到不确定数据流的渐进式概率Skyline查询应用中。 最后,通过大量的实验证明,我们的算法能够有效地处理连续型属性不确定数据的Skyline概率计算和查询。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP311.13

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