面向多維不確定數(shù)據(jù)的若干查詢處理關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)的發(fā)展，在傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測、醫(yī)學(xué)圖像管理、基于位置服務(wù)等很多應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了海量的不確定數(shù)據(jù)。如今，對不確定數(shù)據(jù)的研究受到人們越來越多的重視。為了存儲和表達(dá)豐富的信息，很多實(shí)際應(yīng)用中的不確定數(shù)據(jù)對象包含的不確定屬性不只一個（如空間位置信息的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)），它們被稱為多維不確定數(shù)據(jù)。相比于針對單一維度上不確定數(shù)據(jù)的查詢處理技術(shù)，由于多維不確定數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，面向多維不確定數(shù)據(jù)的查詢在時間和空間效率方面面臨著更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)

2、。由于查詢條件的不準(zhǔn)確性或時態(tài)約束等也會導(dǎo)致查詢本身變得十分復(fù)雜，甚至是NP-難問題。目前，已有的查詢技術(shù)無法支持高效地解決這些針對多維不確定數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢。如何針對帶有復(fù)雜查詢條件的多維不確定數(shù)據(jù)進(jìn)行建模以及查詢處理，是目前不確定數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域中亟待解決的熱點(diǎn)問題。
　　本文對現(xiàn)存的不確定數(shù)據(jù)的查詢技術(shù)進(jìn)行了歸納和總結(jié)，分別對Top-k查詢、最優(yōu)位置選擇查詢和反最近鄰查詢等查詢處理技術(shù)進(jìn)行了分析和綜述。針對不同類型的多維不確定數(shù)據(jù)

3、，在Top-k查詢、最優(yōu)位置選擇查詢和反最近鄰查詢等方面提出了新的模型和解決方案。這些技術(shù)可以有效地提高多維不確定數(shù)據(jù)的查詢處理效率，從而支持更復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下的查詢請求。
　　具體地，本文對多維不確定數(shù)據(jù)庫上的Top-k查詢和空間查詢技術(shù)進(jìn)行了深入研究，主要包括模糊Top-k查詢、多閾值模糊排序查詢、組最優(yōu)位置選擇查詢以及間隔反最近鄰查詢。本文提出的這四種新型查詢技術(shù)涵蓋了多維不確定對象（數(shù)據(jù)）的查詢優(yōu)化的關(guān)鍵問題，具體工作包括以

4、下幾個方面:
　　(1)研究了多維連續(xù)型不確定對象上的模糊Top-k查詢。在查詢條件具有模糊性的情況下，模糊Top-k查詢可以找出k個概率模糊評分值最高的對象。針對多維連續(xù)型不確定對象，本文定義的模糊Top-k查詢評分函數(shù)同時兼顧了數(shù)據(jù)的不確定性和查詢條件的模糊性。同時，對面向連續(xù)型多維不確定數(shù)據(jù)的模糊Top-k查詢提出了高效的查詢框架，并提出了有效的降低不確定數(shù)據(jù)維度的方法從而提高了查詢效率。
　　(2)研究了基于可能世界

5、模型的不確定對象上的多閾值模糊排序查詢。模糊Top-k查詢的評分函數(shù)對每個數(shù)據(jù)對象計算統(tǒng)一的評分，并返回評分最高的k個對象。與模糊Top-k查詢相比，模糊排序查詢的評分函數(shù)對數(shù)據(jù)對象排在每個位置分別計算評分，并每次返回排在第j（1≤j≤k）位評分最高的對象。針對多個模糊閾值下的模糊查詢條件，設(shè)計了一種新的查詢-多閾值模糊排序查詢，此查詢可以綜合考慮多個模糊閾值并返回固定數(shù)量的查詢結(jié)果。在運(yùn)用剪枝技術(shù)來提高性能的基礎(chǔ)上，設(shè)計了高效的查詢處

6、理算法對離散型不確定數(shù)據(jù)上的多閾值模糊排序查詢進(jìn)行處理。
　　(3)研究了面向空間不確定對象的組最優(yōu)位置選擇查詢。在最優(yōu)位置選擇查詢方面，提出一種新穎的最優(yōu)位置選擇查詢，即，組最優(yōu)位置選擇查詢。該查詢選擇最少的位置建立服務(wù)站點(diǎn)來覆蓋給定數(shù)據(jù)庫中所有的不確定對象，同時保證覆蓋誤差不超過某一給定閾值。本文提出了一個高效的框架以及一系列有效的算法。
　　(4)研究了基于馬爾科夫模型的間隔反最近鄰查詢。在時空不確定數(shù)據(jù)庫上的反最近鄰