面向多維不確定數(shù)據(jù)的若干查詢(xún)處理關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)的發(fā)展，在傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)、醫(yī)學(xué)圖像管理、基于位置服務(wù)等很多應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了海量的不確定數(shù)據(jù)。如今，對(duì)不確定數(shù)據(jù)的研究受到人們?cè)絹?lái)越多的重視。為了存儲(chǔ)和表達(dá)豐富的信息，很多實(shí)際應(yīng)用中的不確定數(shù)據(jù)對(duì)象包含的不確定屬性不只一個(gè)（如空間位置信息的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)），它們被稱(chēng)為多維不確定數(shù)據(jù)。相比于針對(duì)單一維度上不確定數(shù)據(jù)的查詢(xún)處理技術(shù)，由于多維不確定數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，面向多維不確定數(shù)據(jù)的查詢(xún)?cè)跁r(shí)間和空間效率方面面臨著更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)

2、。由于查詢(xún)條件的不準(zhǔn)確性或時(shí)態(tài)約束等也會(huì)導(dǎo)致查詢(xún)本身變得十分復(fù)雜，甚至是NP-難問(wèn)題。目前，已有的查詢(xún)技術(shù)無(wú)法支持高效地解決這些針對(duì)多維不確定數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢(xún)。如何針對(duì)帶有復(fù)雜查詢(xún)條件的多維不確定數(shù)據(jù)進(jìn)行建模以及查詢(xún)處理，是目前不確定數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域中亟待解決的熱點(diǎn)問(wèn)題。
　　本文對(duì)現(xiàn)存的不確定數(shù)據(jù)的查詢(xún)技術(shù)進(jìn)行了歸納和總結(jié)，分別對(duì)Top-k查詢(xún)、最優(yōu)位置選擇查詢(xún)和反最近鄰查詢(xún)等查詢(xún)處理技術(shù)進(jìn)行了分析和綜述。針對(duì)不同類(lèi)型的多維不確定數(shù)據(jù)

3、，在Top-k查詢(xún)、最優(yōu)位置選擇查詢(xún)和反最近鄰查詢(xún)等方面提出了新的模型和解決方案。這些技術(shù)可以有效地提高多維不確定數(shù)據(jù)的查詢(xún)處理效率，從而支持更復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下的查詢(xún)請(qǐng)求。
　　具體地，本文對(duì)多維不確定數(shù)據(jù)庫(kù)上的Top-k查詢(xún)和空間查詢(xún)技術(shù)進(jìn)行了深入研究，主要包括模糊Top-k查詢(xún)、多閾值模糊排序查詢(xún)、組最優(yōu)位置選擇查詢(xún)以及間隔反最近鄰查詢(xún)。本文提出的這四種新型查詢(xún)技術(shù)涵蓋了多維不確定對(duì)象（數(shù)據(jù)）的查詢(xún)優(yōu)化的關(guān)鍵問(wèn)題，具體工作包括以

4、下幾個(gè)方面:
　　(1)研究了多維連續(xù)型不確定對(duì)象上的模糊Top-k查詢(xún)。在查詢(xún)條件具有模糊性的情況下，模糊Top-k查詢(xún)可以找出k個(gè)概率模糊評(píng)分值最高的對(duì)象。針對(duì)多維連續(xù)型不確定對(duì)象，本文定義的模糊Top-k查詢(xún)?cè)u(píng)分函數(shù)同時(shí)兼顧了數(shù)據(jù)的不確定性和查詢(xún)條件的模糊性。同時(shí)，對(duì)面向連續(xù)型多維不確定數(shù)據(jù)的模糊Top-k查詢(xún)提出了高效的查詢(xún)框架，并提出了有效的降低不確定數(shù)據(jù)維度的方法從而提高了查詢(xún)效率。
　　(2)研究了基于可能世界

5、模型的不確定對(duì)象上的多閾值模糊排序查詢(xún)。模糊Top-k查詢(xún)的評(píng)分函數(shù)對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象計(jì)算統(tǒng)一的評(píng)分，并返回評(píng)分最高的k個(gè)對(duì)象。與模糊Top-k查詢(xún)相比，模糊排序查詢(xún)的評(píng)分函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象排在每個(gè)位置分別計(jì)算評(píng)分，并每次返回排在第j（1≤j≤k）位評(píng)分最高的對(duì)象。針對(duì)多個(gè)模糊閾值下的模糊查詢(xún)條件，設(shè)計(jì)了一種新的查詢(xún)-多閾值模糊排序查詢(xún)，此查詢(xún)可以綜合考慮多個(gè)模糊閾值并返回固定數(shù)量的查詢(xún)結(jié)果。在運(yùn)用剪枝技術(shù)來(lái)提高性能的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了高效的查詢(xún)處

6、理算法對(duì)離散型不確定數(shù)據(jù)上的多閾值模糊排序查詢(xún)進(jìn)行處理。
　　(3)研究了面向空間不確定對(duì)象的組最優(yōu)位置選擇查詢(xún)。在最優(yōu)位置選擇查詢(xún)方面，提出一種新穎的最優(yōu)位置選擇查詢(xún)，即，組最優(yōu)位置選擇查詢(xún)。該查詢(xún)選擇最少的位置建立服務(wù)站點(diǎn)來(lái)覆蓋給定數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的不確定對(duì)象，同時(shí)保證覆蓋誤差不超過(guò)某一給定閾值。本文提出了一個(gè)高效的框架以及一系列有效的算法。
　　(4)研究了基于馬爾科夫模型的間隔反最近鄰查詢(xún)。在時(shí)空不確定數(shù)據(jù)庫(kù)上的反最近鄰