17、不确定数据的概率排名查询与连续排名查询解析

不确定数据的概率排名查询与连续排名查询解析

在处理不确定数据时，概率排名查询和连续排名查询是非常重要的问题。下面将详细介绍解决这些问题的方法和算法。

概率排名查询的解决方法

为了回答概率排名查询，我们开发了三种方法：
1. 基于泊松二项式递推的方法 ：
- 采用泊松二项式递推来计算独立元组的第 k 名概率。但该递推无法处理生成规则中的元组，因此开发了规则 - 元组压缩技术，将生成规则中的元组转换为一组独立的规则 - 元组，以便应用泊松二项式递推。
- 为提高效率，设计了两种重排序技术以重用计算结果，并提出了几种有效的剪枝技术，减少需要考虑的元组数量。
2. 采样方法 ：开发了一种采样方法来近似元组的第 k 名概率，并计算概率排名查询的近似答案。
3. 基于泊松近似的方法 ：证明了元组 t 的第 k 名概率遵循泊松二项分布，然后提出了一种基于泊松近似的方法来回答概率排名查询。

为了支持概率排名查询的在线评估，还开发了一种紧凑的索引结构。通过实验验证了这些查询评估方法的有效性、效率和可扩展性。

连续排名查询的算法

在不确定数据流的连续排名查询中，我们假设采用同步模型，在每个时间点 t 收集一个实例。滑动窗口 (W_t^{\omega}) 选择在时间点 (t - \omega) 到 t 之间收集的实例集。连续概率阈值 top - k 查询会在每个时间点 t 报告滑动窗口 (W_t^{\omega}(O)) 中 top - k 概率至少为 p 的不确定数据流集合。