實時概率數(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時性。而目前的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)模型都是用來處理確定數(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間復(fù)雜度過高。因此研究既能表示概率數(shù)據(jù)之間復(fù)雜相關(guān)性,同時又能降低查詢處理時的

2、復(fù)雜度的新概率數(shù)據(jù)模型成為了研究的重點。
　　 文章首先描述了實時概率數(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)庫模型RT-PDM,該模型能夠很好地支持四種實時概率數(shù)據(jù)類型,即確定不時變、確定時變、不確定不時變、不確定時變,能表示元組和屬性之間的不確定相關(guān)性,通過與目前最常用的概率數(shù)據(jù)模型DS框架模型的

3、比較,該模型無論是在數(shù)據(jù)表示和描述能力上還是在查詢處理的時間和空間復(fù)雜度方面都優(yōu)異于DS模型。同時,RT-PDM模型利用一種新的LUMP結(jié)構(gòu)來表示概率數(shù)據(jù)的相關(guān)不確定性。每個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)計了一個實時概率數(shù)據(jù)庫系統(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,提出了安全查詢計劃以及