基于符号语义的不完整数据聚集查询处理算法

本文研究了基于符号语义的不完整数据聚集查询处理问题.不完整数据又称为缺失数据,缺失值包括可填充的和不可填充的两种类型.现有的缺失值填充算法不能保证填充后查询结果的准确度,为此,本文给出不完整数据聚集查询结果的区间估计.本文在符号语义中扩展传统关系数据库模型,提出一种通用不完整数据库模型,该模型可以处理可填充的和不可填充的两种类型缺失值.在该模型下,提出一种新的不完整数据聚集查询结果语义:可靠结果.可靠结果是真实查询结果的区间估计,可以保证真实查询结果很大概率在该估计区间范围内.本文给出线性时间求解SUM、COUNT和AVG查询可靠结果的方法.真实数据集和合成数据集上的扩展实验验证了本文所提方法的有效性.     

高速流环境下近似连续k代表轮廓查询算法

k代表轮廓查询是从传统轮廓查询中衍生出来的一类查询.给定多维数据集合D,轮廓查询从D中找到所有不被其他对象支配的对象,将其返回给用户,便于用户结合自身偏好选择高质量对象.然而,轮廓对象规模通常较大,用户需要从大量数据中进行选择,导致选择速度和质量无法得到保证.与传统轮廓查询相比,k代表轮廓查询从所有轮廓对象中选择“代表性”最强的k个对象返回给用户,有效地解决了传统轮廓查询存在的这一问题.给定滑动窗口W和连续查询q,q监听窗口中的数据.当窗口滑动时,查询q返回窗口中,组合支配面积最大的k个对象.现有算法的核心思想是:实时监测当前窗口中的轮廓对象集合,当轮廓对象集合更新时,算法更新k代表轮廓.然而,实时监测窗口中,轮廓集合的计算代价通常较大.此外,当轮廓集合规模较大时,从中选择k代表轮廓的计算代价是同样巨大的,导致已有算法无法在高速流环境下使用.针对上述问题,提出了ρ-近似k代表轮廓查询.为了支持该查询,提出了查询处理框架PAKRS(predict-basedapproximatekrepresentativeskyline).首先,PAKRS利用高速流的特性对当前窗口进行划分,根据划分结...