實(shí)時(shí)概率數(shù)據(jù)模型及其查詢處理的研究.pdf

1、在數(shù)據(jù)采集和處理中,存在著大量的概率數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的相關(guān)性以及在查詢和處理方面具有實(shí)時(shí)性。而目前的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)模型都是用來(lái)處理確定數(shù)據(jù)的,這就需要研究支持這種概率數(shù)據(jù)的概率數(shù)據(jù)模型來(lái)表示和描述概率數(shù)據(jù)。目前表示概率數(shù)據(jù)的概率數(shù)據(jù)模型大部分比較簡(jiǎn)單,不能有效表示數(shù)據(jù)間的復(fù)雜相關(guān)性;要么在一定程度上能夠表示概率數(shù)據(jù)之間復(fù)雜相關(guān)性,但在查詢與概率推理方面其時(shí)間復(fù)雜度過(guò)高。因此研究既能表示概率數(shù)據(jù)之間復(fù)雜相關(guān)性,同時(shí)又能降低查詢處理時(shí)的

2、復(fù)雜度的新概率數(shù)據(jù)模型成為了研究的重點(diǎn)。
　　 文章首先描述了實(shí)時(shí)概率數(shù)據(jù)模型的研究背景、現(xiàn)狀和意義以及涉及到的一些概率數(shù)據(jù)基本知識(shí)和原理,然后介紹了目前被廣泛研究的兩種概率數(shù)據(jù)模型以及二者的缺點(diǎn)和不足之處。在此基礎(chǔ)上提出了一種新的概率數(shù)據(jù)庫(kù)模型RT-PDM,該模型能夠很好地支持四種實(shí)時(shí)概率數(shù)據(jù)類(lèi)型,即確定不時(shí)變、確定時(shí)變、不確定不時(shí)變、不確定時(shí)變,能表示元組和屬性之間的不確定相關(guān)性,通過(guò)與目前最常用的概率數(shù)據(jù)模型DS框架模型的

3、比較,該模型無(wú)論是在數(shù)據(jù)表示和描述能力上還是在查詢處理的時(shí)間和空間復(fù)雜度方面都優(yōu)異于DS模型。同時(shí),RT-PDM模型利用一種新的LUMP結(jié)構(gòu)來(lái)表示概率數(shù)據(jù)的相關(guān)不確定性。每個(gè)LUMP中所有元組共享相同的相關(guān)關(guān)系。LUMP結(jié)構(gòu)之間具有層次性、嵌套性以及繼承性,能夠有效地表示概率數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。
　　 在RT-PDM模型的基礎(chǔ)之上,設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)時(shí)概率數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的查詢處理框架結(jié)構(gòu),介紹了該框架各功能模塊的功能,提出了安全查詢計(jì)劃以及