【摘要】：隨著信息技術的發(fā)展和現實應用需求的不斷擴大,不確定數據已廣泛應用于眾多的現實應用中。近年來,概率Skyline查詢作為當前不確定數據查詢研究的一個重要方面,已成為數據庫領域的一個研究熱點。然而傳統(tǒng)概率Skyline查詢結果通常與用戶的偏好相關,而用戶的偏好往往受當前場境的影響,并且現實中的場境往往來源于感知設備,具有不確定性。論文研究了具有場境感知的概率Skyline查詢處理技術,主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)研究了不確定場境下近似Skyline查詢處理技術,首次提出了不確定場境偏好可能世界語義建模下啟發(fā)式算法和基于Monte Carlo思想的近似Skyline查詢算法。首先,采用可能世界語義模型對不確定場境下偏好進行建模,并提出不確定場境下Skyline查詢語義。其次,由于不確定場境下偏好構成的可能世界實例過于龐大,精確Skyline算法ESA是#P問題,提出LHSA和CT兩種啟發(fā)式Skyline算法,從而大量裁減不滿足最終結果的可能世界實例。進而,為了在保證用戶指定精度的基礎上提高Skyline查詢效率提出了兩種Monte Carlo近似算法:兩階段Monte Carlo近似算法PMA和改進的兩階段Monte Carlo近似算法MPMA。最后,通過實驗對比5種算法,表明LHSA和CT可以裁減大量可能世界實例,同時在確保精度的前提下,PMA和MPMA比啟發(fā)式算法更有效,并且MPMA算法優(yōu)于PMA算法。(2)研究了不確定對象下的索引機制ZB*-tree。首先根據實例的Z-addresses對實例進行降序排列。Z-addresses通過對對象的每維采用二進制表示能夠把多維對象映射到單維,進而能夠對多維實例進行排序。接著,根據排序的實例建立ZB*-tree索引。ZB*-tree索引是在ZBtree和B*-tree索引基礎上提出的一種新的內存數據索引機制,通過ZB*-tree索引進行概率Skyline查詢通過減少不確定對象或實例之間的支配比較,能夠降低查詢時間,提高概率Skyline查詢效率。(3)研究了不確定場境下概率Skyline查詢處理技術,計算不確定場境下不確定對象的精確Skyline概率。首先根據可能世界模型對不確定對象及不確定場境進行建模,并提出了不確定場境下的概率Skyline查詢語義UC-PSkyline。然后根據ZB*-tree對不確定數據建立索引機制來避免重復支配比較,在此基礎上引進預處理技術和剪枝策略機制,預處理技術能夠在建立索引之前確定Skyline概率為0或1的對象和實例,而剪枝策略機制能夠在UC-PSkyline查詢時減少對象或實例之間的支配比較。最后在ZB*-tree基礎上進行UC-PSkyline查詢處理。實驗表明通過ZB*-tree索引進行UC-PSkyline查詢降低了查詢時間,提高了查詢效率。
【圖文】：

Skyline 查詢的結果。Bohm 等 查詢算法，，采用高斯模型和象和基于索引的算法查詢，然而用戶的偏好往往受當信息，圖 1.2 以用戶為中心應用中，各種方法和方式獲境獲取工具、用戶不確定性的喜好來選擇理想的酒店住了價格和距離屬性外，還具。如果游客正在商務出差并，而游客僅僅是度假，希望)不同，Skyline 查詢得到的檢館時：可能 80%的程度喜歡如：NBA 球員的例子，某一

圖 1.2 場境內容意義 等人[1]在 2001 年將 Skyline 查詢的概念引入數據庫領域之后,14,15]和反 Skyline 查詢算法被先后提出并且取得了許多成果
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2571092