面向属性级不确定数据的U-Topk查询优化算法的研究

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U-Topk是基于不确定性数据可能世界模型而提出的一种查询语义.随着不确定性数据集的增大,可能世界的实例数量指数增长,这为U-Topk查询处理提出了重大挑战.针对属性级不确定性的UTopk查询处理算法展开研究,提出了U-Topk查询处理优化算法APT4U-Topk.首先通过预处理来确定必然进入最终结果集的元组,从而实现k值的压缩.然后,依次读取后续元组,计算可能世界模型聚合概率,并判断此时刻是否为可能世界模型聚合概率的阈值.当到达阈值时算法停止.此时概率最大的聚合可能世界模型就是U-Topk查询结果.最后
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