7、数据查询与分析相关技术研究

数据查询与分析相关技术研究

在数据处理和分析领域，涉及到众多的查询和分析技术，这些技术对于理解和利用数据具有重要意义。下面将详细介绍不确定流、概率链接查询、概率路径查询以及不确定数据的 top - k 典型性查询等相关内容。

不确定流相关研究

在数据处理中，不确定流的处理是一个重要的研究方向。
- 分位数与 top - k 查询 ：对于包含 N 个数据元素的集合，φ - 分位数（0 < φ ≤ 1）是指在给定单调顺序下排名为 ⌈φN⌉ 的元素。主要的处理范式是持续高效地维护一个小型数据结构（草图/摘要），以支持在线查询。已有研究表明，可以维护一个空间高效的 φ - 近似分位数草图，保证能找到排名为 r′ 的元素，且满足 ∥r′ - ⌈φN⌉∥ ≤ εN。同时，由于许多实际数据集常呈现头部（或尾部）偏斜，近期还开发了相对排名误差（或有偏）分位数计算技术，在头部能提供更好的排名误差保证。此外，top - k 查询已扩展到数据流领域，相关研究不断改进算法性能。
- 现有研究的局限性 ：目前关于数据流的连续排名或分位数查询的研究都未考虑不确定数据。由于可能世界语义的复杂性，这些方法无法直接扩展到不确定数据的概率阈值 top - k 查询。

• 连续传感器流监控 ：传感器流监控旨在维护传感器网络中确定性查询的答案，同时尽可能降低能耗。不同的研究采用了不同的方法：
  • Deshpande 等人基于传感器网络中的存储数据和当前数据构建了具有相关性感知的概率模型，用于回答 SQL 查询。虽然只提供具有一定置信区间的近似答