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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)的不確定性在許多領(lǐng)域中的具體應(yīng)用中普遍存在,不確定數(shù)據(jù)受到越來越多的關(guān)注。引起數(shù)據(jù)不確定性的原因多種多樣。原始數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確或者使用粗粒度集合都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不確定性,此外,出于隱私保護(hù)等特殊目的以及處理缺失值都可能成為數(shù)據(jù)不確定性的原因。如何管理好不確定性數(shù)據(jù)成為近年來數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)問題。
不確定數(shù)據(jù)查詢是不確定數(shù)據(jù)管理的重要組成部分。本文研究不確定數(shù)據(jù)近鄰搜索算法,針對不確定數(shù)據(jù)如何進(jìn)行有效的近鄰查詢,在分析總結(jié)國內(nèi)
2、外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,提出了不確定數(shù)據(jù)上的組反k近鄰查詢和預(yù)測近鄰查詢的解決方案。
反k近鄰查詢在基于位置的服務(wù)中應(yīng)用廣泛,如智能導(dǎo)航、決策支持等。目前反k近鄰查詢大多針對單一查詢點(diǎn)進(jìn)行處理。本文把針對單一查詢點(diǎn)擴(kuò)展到了針對一組查詢點(diǎn),提出了概率閾值組反k近鄰查詢算法PT-GRkNN。算法利用R*-tree索引結(jié)構(gòu),使用過濾提純框架,逐步縮減查詢搜索空間,降低計算開銷。實驗表明,PT-GRkNN算法可以有效地過濾非結(jié)果集對象,提
3、高查詢結(jié)果的精確度。
時空數(shù)據(jù)上的預(yù)測近鄰查詢在許多基于位置的服務(wù)中受到重視。由于像RFID、傳感器以及GPS等數(shù)據(jù)采集設(shè)備不夠精準(zhǔn)等原因的限制,數(shù)據(jù)只能在離散的時間點(diǎn)被采集。在這些離散的時間實例之間,被追蹤的移動對象的位置是不確定的。本文利用過濾提純框架來解決不確定時空數(shù)據(jù)上的預(yù)測最近鄰查詢。在過濾階段,利用半馬爾科夫過程模型來描述對象在空間網(wǎng)格之間的移動,過濾掉零概率成為查詢結(jié)果的對象。在提純階段使用馬爾科夫鏈模型來描述不
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