26、不确定数据排名查询的未来拓展方向

不确定数据排名查询的未来拓展方向

1. 概率链接模型与路径查询基础

在处理不确定数据时，我们会遇到这样的情况：元组 (tB \in B) 可能是多个对象 ({tA1, \cdots, tAd}) 的实例，其中 (tAi) 是 (A) 中的元组，且存在链接关系 ((tAi, tB) \in L)（(1 \leq i \leq d)）。这里有一个互斥规则 (RtB = (tAi, tB) \oplus \cdots \oplus (tAd, tB))，它规定在一个可能的世界中，(tB) 只能属于一个对象。我们也可以把每个元组 (tB \in B) 看作一个不确定对象，如果存在链接 ((tA, tB) \in L)，那么元组 (tA \in A) 就是 (tB) 的一个实例。

为了描述概率链接模型中对象之间的依赖关系，我们开发了概率互斥图（PME - graph），它是马尔可夫随机场的一种特殊形式。回答概率链接上的排名查询与独立不确定对象上的查询有很大不同，我们提出了高效的查询评估方法，并且实验结果验证了这些方法的高效性和可扩展性。

在不确定道路网络方面，它是一个简单图，每条边的权重是一个包含一组实例的不确定对象，所以不确定网络中任何路径的权重也是不确定对象。我们提出了三种类型的概率路径查询：
- 带权重阈值 (w) 和概率阈值 (p) 的概率路径查询 ：找到两个端点之间权重至多为 (l) 且概率至少为 (p) 的路径。
- 权重阈值前 (k) 路径查询 ：给定路径 (P) 和权重约束 (l)，(l) - 权重概率是路径 (P) 的权重至多为 (l) 的概率。该查询返回两个端点之间 (l)