25、不确定数据中的概率路径查询与排名查询研究

不确定数据中的概率路径查询与排名查询研究

在当今的许多关键应用中，如传感器网络、基于位置的服务和健康信息学等领域，不确定数据变得越来越重要且普遍。为了有效地分析和处理这些不确定数据，研究人员进行了大量的探索。本文将围绕概率路径查询和排名查询展开，介绍相关的算法和实验结果。

1. 概率路径查询中的层次索引

在概率路径查询中，为了高效地回答查询，引入了层次分区树（HP - Tree）来索引图的顶点并维护权重概率分布信息。
- HP - Tree 索引构建
- 图分区 ：图分区将图的顶点划分为大小大致相等的子集，使得子集之间的边较少。例如，通过一条线（如 l1）将图的顶点分为两个子集，位于线一侧且与另一侧子集有连接的顶点被称为边界顶点。这种分区可以递归地应用于每个子集，从而得到图的层次分区树。
- HP - Tree 定义 ：给定图 G 和 m 分区 P，HP - Tree 是一个 m 叉树，它根据 P 对图 G 中的顶点进行索引。树的叶子节点代表一个顶点，非叶子节点代表一组顶点。HP - Tree 可以从根节点开始自上而下构建，根节点代表图 G 的所有顶点集合，然后递归地对图进行分区，直到每个子集最多包含 d 个顶点（d 是用户指定的数量）。如果使用线性时间启发式图分区方法，构建 HP - Tree 的时间复杂度为 O(nlogm(n/d))。
- 近似最小价值估计
- 存储辅助信息 ：为了近似最小价值估计，需要为 HP - Tree 中的每个节点存储辅助信息。对于代