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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

65 篇 期刊文献
51 篇 专利
42 篇 学位论文
14 篇 会议
1 篇 成果

馆藏范围

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日期分布

学科分类号

67 篇 工学
- 52 篇 计算机科学与技术...
- 38 篇 软件工程
- 11 篇 控制科学与工程
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- 4 篇 机械工程
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- 2 篇 电子科学与技术（可...
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- 1 篇 安全科学与工程
67 篇 管理学
- 67 篇 管理科学与工程(可...
12 篇 理学
- 6 篇 数学
- 5 篇 统计学（可授理学、...
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6 篇 经济学
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主题

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6 篇 聚类
6 篇 可能世界
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5 篇 分类
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5 篇 频繁模式
4 篇 联系数
4 篇 聚类分析
4 篇 查询处理
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3 篇 索引结构
3 篇 世系表示
3 篇 垂直挖掘

机构

13 篇 云南大学
13 篇 东北大学
6 篇 哈尔滨工业大学
5 篇 华中科技大学
5 篇 大连理工大学
5 篇 重庆邮电大学
5 篇 浙江工业大学
4 篇 复旦大学
4 篇 上海交通大学
3 篇 计算机软件新技术...
3 篇 四川用联信息技术...
3 篇 清华大学
3 篇 华东师范大学
3 篇 玉溪师范学院
3 篇 东华大学
2 篇 阿里巴巴达摩院科...
2 篇 中国科学院空天信...
2 篇 石家庄学院
2 篇 江西理工大学
2 篇 国家美式足球联盟...

作者

6 篇 朱运磊
6 篇 岳昆
5 篇 刘惟一
4 篇 信俊昌
4 篇 王国仁
4 篇 张伟
3 篇 胡成华
3 篇 黄德才
3 篇 周诗咏
3 篇 huang de-cai
3 篇 杨增芳
3 篇 何少元
3 篇 吴俊杰
3 篇 柏文阳
3 篇 于洋
3 篇 艾文凯
3 篇 罗清华
3 篇 金平艳
3 篇 张剡
3 篇 王骏

语言

173 篇 中文

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排序：

不确定频繁闭项集挖掘算法研究

不确定频繁闭项集挖掘算法研究

引用

作者：苗永明山东师范大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展和科学技术的不断进步,各行各业都出现了海量的数据,这些数据是传统的技术所无法处理的。例如在经济、金融、电信等行业都出现了海量的数据。在这样的大数据背景下如何挖掘出有用的知识变得越来越有意义。它可以有效的... 详细信息

随着互联网的发展和科学技术的不断进步,各行各业都出现了海量的数据,这些数据是传统的技术所无法处理的。例如在经济、金融、电信等行业都出现了海量的数据。在这样的大数据背景下如何挖掘出有用的知识变得越来越有意义。它可以有效的解决当前数据丰富而知识匮乏的问题。挖掘频繁项集一直以来都是数据挖掘技术中的重点问题。挖掘得出的频繁项集可以更好的指导更有效的方案的制定。例如经典的啤酒和尿布的案例。然而数据挖掘的结果往往不尽如人意,由于海量的数据以及支持度较低的时候挖掘出的频繁项集的数量和关联规则的数量往往也是巨大的,显然这不是我们想要的结果,一般的解决思路就是让结果只产生更具有代表性的子集,例如挖掘最大频繁项集或者挖掘频繁闭项集,但是最大频繁项集将会丢失重要的信息,所以我们选择使用频繁闭项集来代替海量的频繁项集。近些年来,数据在传感器网络、卫星图像信息、Web应用领域、无限射频技术以及经济、物流、电信等应用中都表现出了一种不确定性。因此在不确定性数据集中如何运用数据挖掘技术变得十分迫切。然而目前经典的挖掘算法都是针对确定的数据集进行数据挖掘的。针对目前不确定性的数据集我们需要提出新的数据模型来应对数据的复杂性。本文深入学习研究频繁闭项集的挖掘算法之后提出改进策略,并且对当前广泛出现的不确定性数据模型深入学习,阅读大量文献之后提出了一种不确定频繁闭项集挖掘算法。主要研究成果如下:1、频繁项集挖掘的两种策略。深入研究学习了大量的频繁项集挖掘算法之后,频繁项集挖掘领域的经典算法主要有两类,一是Apriori算法以及以Apriori算法为基础的以层次迭代为策略来求取频繁项集的挖掘算法。该算法的主要的不足之处就是必须多次访问事务数据库和产生大量的候选项集,这无疑增加了大量的时空开销。二是FP-Growth算法以及基于FP-Tree结构的算法。该类算法采用深度优先遍历FP-Tree的策略,只需要访问一次事务数据库并且完全避免了利用候选项集的策略,时空效率得到了大大的提高。2、频繁闭项集挖掘的两种策略。用来代替频繁项集而出现的频繁闭项集的挖掘算法主要分为两类,一是类Apriori算法,二是类FP-Growth算法,在第二类算法中挖掘频繁闭项集效率最高的算法就是DCIClosed算法,该算法提出这样的概念:生成子是保序的,并且证明得出每个闭项集都有唯一保序的生成子序列。利用这一性质来达到剪枝的目的,提高了的算法运行的时间效率。3、提出了一种改进的DCIClosed算法,针对当前频繁闭项集高效挖掘算法DCIClosed在挖掘过程中存在一定的不足之处,本文在DCIClosed算法的基础之上提出了一种改进的DCIClosed算法,在算法中引入共生项集和双生项集的概念,在构造FP-Tree结构的时候对候选的1-项集进行有效的剪枝操作,以此来提高算法的时空效率。4、提出了一种新算法UDCIClosed算法,不确定性数据集下挖掘频繁项集已经成为数据挖掘领域中热点问题,然而在不确定性数据集下挖掘最大频繁项集和频繁闭项集的算法并不多见。在深入了解不确定性数据领域中的数学模型以及认真研究频繁闭项集挖掘的经典算法之后,发现利用可能世界模型理论将不确定性事务数据转换为确定的事务数据,可以保留原先数据的不确定性,结合经典的闭项集挖掘算法DCIClosed提出了一种新算法UDCIClosed算法,实验表明新算法能够在不确定数据集下高效的挖掘频繁闭项集。

关键词：数据挖掘频繁闭项集不确定性数据期望支持度

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基于密度的不确定数据聚类算法

基于密度的不确定数据聚类算法

引用

作者：赵美佳南京航空航天大学

学位级别：硕士

近年来,随着网络水平的飞速发展,信息学科进入了大数据时代。各类行业中涌现出大量的数据信息,其中不确定性数据的数据挖掘问题成为了众人关注的焦点。如何选取有效的方法来挖掘这些不确定性数据潜在的价值,一直是数据挖掘领域的研究热... 详细信息

近年来,随着网络水平的飞速发展,信息学科进入了大数据时代。各类行业中涌现出大量的数据信息,其中不确定性数据的数据挖掘问题成为了众人关注的焦点。如何选取有效的方法来挖掘这些不确定性数据潜在的价值,一直是数据挖掘领域的研究热点。聚类分析技术对于不确定性数据的处理有着重要的意义,是数据挖掘领域中不可或缺的部分。基于密度的聚类算法具有识别任意形状簇、对噪声不敏感等优点,其代表性算法包括DBSCAN,NBC算法。但传统的基于密度的聚类算法不能直接应用于不确定性数据。本文对不确定数据产生的原因、典型的不确定数据聚类算法和传统聚类的知识进行了深入地探索和研究,在此基础上提出采取合理有效的方式,将基于密度的聚类算法应用于不确定性数据。本文主要包括以下两部分内容:1.由于现存的不确定性聚类算法在衡量不确定对象间相似性时存在着诸多问题,如不能充分考虑不确定性的影响、计算复杂度高以及对带有噪声和重叠的数据集聚类精度低等。因此本文首先将联系数和态势值理论应用到DBSCAN和NBC算法上,提出了UDBSCAN和UNBC算法。同时为了提高聚类带有重叠部分的数据集的能力,对UNBC算法引入了多项式核距离,提出了UNBCP算法,并说明了所提出算法在聚类精度、计算复杂度等方面的优势。2.对于不确定数据聚类算法FDBSCAN-KL,它使用K-L散度来衡量不确定数据对象间的相似性,在处理有重叠部分的数据集上聚类精度较高,但由于K-L散度自身的局限性,该算法并不擅长处理完全分离的不确定数据对象。因此本文提出用J-S散度来衡量不确定数据对象间的相似性,并将其思想运用到NBC算法上,提出了NBC-JS算法。通过实验表明,该算法不仅能保留FDBSCAN-KL算法的优良性,而且还能高效地处理完全分离的不确定数据集,且参数敏感性小、计算复杂度低。

关键词：密度聚类分析不确定性数据 NBC算法联系数 K-L散度 J-S散度

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基于多有效性指标的类簇数自动确定方法

基于多有效性指标的类簇数自动确定方法

引用

作者：孙宁重庆邮电大学

学位级别：硕士

聚类分析是一种重要的无监督学习方式,被广泛地应用于交通、金融、农业和医疗等实际领域中。但在聚类分析中,类簇数的确定问题一直都是一个难题。传统的引入聚类有效性指标的方法不仅具有倾向性,而且大都是基于二支划分的,如何在刻画数... 详细信息

聚类分析是一种重要的无监督学习方式,被广泛地应用于交通、金融、农业和医疗等实际领域中。但在聚类分析中,类簇数的确定问题一直都是一个难题。传统的引入聚类有效性指标的方法不仅具有倾向性,而且大都是基于二支划分的,如何在刻画数据对象与类簇之间的不确定性关系的基础上从多个角度确定最优类簇数依旧是一个问题。因此,论文展开了基于多有效性指标的类簇数自动确定方法的研究工作。为了能够从多个角度探索数据集的类簇数目,论文提出了基于加权内部有效性指标的类簇数自动确定方法。首先,基于三支决策思想,论文对k-means算法做三支改进,迭代运行三支k-means算法,生成不同k值的三支聚类结果。三支k-means算法的每个类由核心域、边缘域和琐碎域三个域表示。然后,基于已有的多个有效性指标构建多指标评价体系,从不同角度评估不同k值的聚类结果的质量。最后,根据制定的寻优策略选取最优类簇数。相对于融合前的单一有效性指标,论文验证了该算法在Vowel、Waveform、Wine等多个UCI真实数据集上的有效性。为了进一步提高算法性能,尽可能地利用现有的有效性指标,论文借鉴聚类集成研究中的中心划分法的思想,将每一种k值的聚类结果作为潜在的最优聚类结果,从而有效地将多个外部有效性指标引入到多指标评价体系的构建过程,进而提出了基于两类有效性指标的类簇数自动确定方法。此外,论文给出了基于多有效性指标的类簇数自动确定方法具有有效性的显式证明。同时,针对选多少个有效性指标构建评价体系的问题,本文也进行了讨论和分析。论文在多个UCI数据集上进行了多组对比实验,实验结果表明该算法相对于融合前的单一有效性指标和其他方法在自动地确定类簇数上更具有准确性。同时,论文讨论了如何将本算法应用到葡萄酒领域,解决葡萄酒品质鉴定的问题。

关键词：聚类分析不确定性数据三支决策有效性指标类簇数

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分布式概率Skyline查询研究

分布式概率Skyline查询研究

引用

作者：黎明江华东师范大学

学位级别：硕士

近年来,有关Skyline查询的研究工作主要集中在对查询处理过程中计算代价的优化,而对其中涉及到的通信代价优化却却很少涉及。考虑一个“客户机/服务器”(C/S)构架的分布式系统,客户机通过自身的传感器等装置记录数据,再将记录更新到服... 详细信息

近年来,有关Skyline查询的研究工作主要集中在对查询处理过程中计算代价的优化,而对其中涉及到的通信代价优化却却很少涉及。考虑一个“客户机/服务器”(C/S)构架的分布式系统,客户机通过自身的传感器等装置记录数据,再将记录更新到服务器；服务器保存记录在磁盘上并对这些动态数据进行连续Skyline查询处理。由于频繁的数据传递会耗费大量的能源和带宽,客户机与服务器之间过多的通信不但会造成大量的能源浪费,而且也在时间上严重制约了连续Skyline查询的效率。在假定服务器具有充足资源进行计算的前提条件下客户机与服务器之间的通信代价将成为影响能源消耗和算法执行效率的最主要因素。不仅如此,在大多数现实环境中,数据的不确定性普遍存在,这导致Skyline查询处理变得更加的复杂和困难。本文研究了基于C/S构架的不确定性数据环境下的连续分布式概率Skyline查询。首先,本文在不确定性数据环境下定义了一种特殊的概率阈值Skyline查询。在此基础上,本文提出了Filter方法,该方法通过对每一个记录构建合法过滤器并在计算Skyline过程中不断对其进行维护,使得客户机向服务器传输数据时能够避免不必要的更新操作(在Skyline不受到影响的情况下),以此达到优化通信代价的目的。本文在模拟数据上的实验证明Filter方法相对传统方法能够有效降低分布式概率Skyline查询过程中的通信代价,提高了分布式概率Skyline查询的效率。

关键词：不确定性数据概率Skyline 通信代价

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面向不确定数据的最近邻分类方法研究

面向不确定数据的最近邻分类方法研究

引用

作者：郎泓钰辽宁师范大学

学位级别：硕士

数据分类是数据挖掘和机器学习的基本任务,已经在众多应用领域里取得了巨大进步。分类的目的是:分析输入数据,通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用... 详细信息

数据分类是数据挖掘和机器学习的基本任务,已经在众多应用领域里取得了巨大进步。分类的目的是:分析输入数据,通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对测试数据进行分类。尽管这些测试数据的类标签是未知的,我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测,而不能肯定。传统分类技术通常用于处理具有确定的特征向量值的数据,数据的不确定性在学习问题辨析上被忽略了。然而必须指出由于数据可能包含错误或者只有部分被存储,所以在真实数据上有很多方面会产生数据的不确定性。如何高效的处理带有误差的不确定性数据依然是数据挖掘领域里的一项挑战。虽然传统的数据分类算法往往都假定采集到的数据是精确的,不存在任何误差,但是,在大部分的应用领域中,时常有采集样本自身存在误差,仪器的精度误差情况或是出于保护隐私的原因需要对采集的数据进行某些干预,从而影响数据自身是不确定的。因此,不确定性数据的特征值就不是某个单一的值,而是存在于某个区间内,并且服从某个概率分布。目前已经可以扩展某些传统的经典分类算法,比如决策树,支持向量机等,用来处理不确定性数据。然而本文在处理不确定性数据分类的问题时,鉴于传统的分类方法在处理不确定性数据时可能返回一个概率接近于零的类,即可能无法保证返回类的质量,因此基于将最近邻规则扩展到处理不确定性数据的情况是可行的前提下,提出了不确定性最近邻规则。不确定性最近邻规则依赖于最近邻的类的概念而不是最近邻的对象。测试对象的最近邻类是取可以满足它最近邻类中的最大概率值的类。实验证明前者的概念要比后者在处理不确定性数据问题上更有利。设计一个用来对测试对象进行分类的有效的最近邻分类算法。给出的实验结果,表明不确定最近邻规则是有效的和高效的分类不确定性数据方法。

关键词：最近邻规则最近邻类不确定性数据

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n元伪加权有限自动机的性质及其应用

n元伪加权有限自动机的性质及其应用

引用

作者：赵路瑶陕西师范大学

学位级别：硕士

加权自动机作为自动机理论中一个非常重要的计算模型,已成为自然语言处理与语音识别中的一个基本工具,且被广泛地应用于文本处理与数字图像压缩等领域.伪加权有限自动机是取值于伪半环的有限自动机,比加权自动机更具一般性.那么研究伪... 详细信息

加权自动机作为自动机理论中一个非常重要的计算模型,已成为自然语言处理与语音识别中的一个基本工具,且被广泛地应用于文本处理与数字图像压缩等领域.伪加权有限自动机是取值于伪半环的有限自动机,比加权自动机更具一般性.那么研究伪加权有限自动机的性质与应用自然也成为自动机理论中的一个重要问题.近来,我们发现可以将伪加权有限自动机拓展为带有任意有限多个输入的自动机,进而将其应用于不确定性数据处理中.因此本文首先引入了n元伪加权有限自动机(带有n个有限字符集的伪加权有限自动机)的概念.又讨论了状态转移函数对n元伪加权有限自动机计算能力的影响.其次,本文讨论了n元伪加权有限自动机所识别语言关于并、交、数量积、连接、克林闭包、投影与合成运算的封闭性.最后,本文研究了在不确定性数据世系分析中,基于n元伪加权有限自动机的查询结果元组的概率计算与世系表示方法.所得主要结果如下:1.定义了 n元伪加权有限自动机(n-PA)、分明型n元伪加权有限自动机(n-CPA)、确定型n元伪加权有限自动机(n-DPA).证明了 n-CPA与n-DPA等价,这里的等价是指它们识别相同的语言.又将以上自动机细分为五类:带r-型空转移的n元伪加权有限自动机(n-rEPA)、带空转移的n元伪加权有限自动机(n-EPA)、带r-型空转移的分明型n元伪加权有限自动机(n-rECPA)、带空转移的分明型n元伪加权有限自动机(n-ECPA)、同步带空转移的分明型n元伪加权有限自动机(n-PECPA).用L表示自动机识别的语言,得到主要结论:(1)L(n-DPA)=L(n-CPA)(?)L(n-PA)(?)L(n-rEPA)(?)L(n-EPA);(2)L(n-DPA)=L(n-CPA)=L(n-PECPA)(?)L(n-rECPA)(?)L(n-ECPA).2.关于L(n-PA)与L(n-DPA)的运算封闭性,得到如下结论:(1)L(n-DPA)关于并、交、数量积、连接、合成与投影运算封闭,但关于克林闭包运算不封闭;(2)L(n-PA)关于并运算封闭,关于数量积、连接、克林闭包、投影运算封闭的充要条件是伪半环满足分配律,关于交、合成运算封闭的充要条件是伪半环满足分配律与交换律.3.研究了基于n-PA的查询结果元组的概率计算与世系表示,给出了具体的构造方法,且得到基于n-PA的查询结果元组的概率计算与世系表示和基于布尔表达式的结果一致.

关键词： n元伪加权有限自动机封闭性空转移不确定性数据概率计算

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一种基于像元尺度上不确定性的多源卫星AOD融合方法

一种基于像元尺度上不确定性的多源卫星AOD融合方法

引用

作者：李正强光洁赫晓龙温亚南樊程许华 100000 北京市朝阳区奥运村街道16号农业银行2楼

本发明公开了一种基于像元尺度上不确定性的多源卫星AOD融合方法，属于卫星遥感应用技术领域。该方法包括：对多源卫星AATSR AOD产品的数据集进行预处理；再基于预处理后的多源卫星AATSR AOD产品的不确定性数据集，利用熵值法构建单位像... 详细信息

标准号: CN111737850A

本发明公开了一种基于像元尺度上不确定性的多源卫星AOD融合方法，属于卫星遥感应用技术领域。该方法包括：对多源卫星AATSR AOD产品的数据集进行预处理；再基于预处理后的多源卫星AATSR AOD产品的不确定性数据集，利用熵值法构建单位像元AATSR AOD融合权重计算模型，计算单位像元AATSR AOD的融合权重；再利用加权平均融合法进行融合运算，得到多源卫星融合后的AOD数据集。本发明使用熵值法构建了融合权重计算模型，相较于查找表法运算逻辑简单，运算速度快，准确性高且稳定性强，不仅能满足高空间覆盖率要求，还能保证融合产品的质量，提高融合产品的应用价值，为大气环境监测提供重要的输入数据。

关键词：融合多源卫星预处理权重计算数据集构建像元不确定性数据大气环境监测应用技术领域覆盖率要求运算速度快不确定性加权平均融合运算卫星遥感稳定性强像元尺度运算逻辑查找表高空间再利用权重应用保证

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一种基于像元尺度上不确定性的多源卫星AOD融合方法

一种基于像元尺度上不确定性的多源卫星AOD融合方法

引用

作者：李正强光洁赫晓龙温亚南樊程许华 100000 北京市朝阳区奥运村街道16号农业银行2楼

标准号: CN111737850B

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不确定数据近邻搜索算法的设计与实现

不确定数据近邻搜索算法的设计与实现

引用

作者：阚斌黑龙江大学

学位级别：硕士

数据的不确定性在许多领域中的具体应用中普遍存在，不确定数据受到越来越多的关注。引起数据不确定性的原因多种多样。原始数据不准确或者使用粗粒度集合都会导致数据的不确定性，此外，出于隐私保护等特殊目的以及处理缺失值都可能成... 详细信息

数据的不确定性在许多领域中的具体应用中普遍存在，不确定数据受到越来越多的关注。引起数据不确定性的原因多种多样。原始数据不准确或者使用粗粒度集合都会导致数据的不确定性，此外，出于隐私保护等特殊目的以及处理缺失值都可能成为数据不确定性的原因。如何管理好不确定性数据成为近年来数据库领域中研究的热点问题。不确定数据查询是不确定数据管理的重要组成部分。本文研究不确定数据近邻搜索算法，针对不确定数据如何进行有效的近邻查询，在分析总结国内外相关研究的基础上，提出了不确定数据上的组反k近邻查询和预测近邻查询的解决方案。反k近邻查询在基于位置的服务中应用广泛，如智能导航、决策支持等。目前反k近邻查询大多针对单一查询点进行处理。本文把针对单一查询点扩展到了针对一组查询点，提出了概率阈值组反k近邻查询算法PT-GRkNN。算法利用R*tree索引结构，使用过滤提纯框架，逐步缩减查询搜索空间，降低计算开销。实验表明，PT-GRkNN算法可以有效地过滤非结果集对象，提高查询结果的精确度。时空数据上的预测近邻查询在许多基于位置的服务中受到重视。由于像RFID、传感器以及GPS等数据采集设备不够精准等原因的限制，数据只能在离散的时间点被采集。在这些离散的时间实例之间，被追踪的移动对象的位置是不确定的。本文利用过滤提纯框架来解决不确定时空数据上的预测最近邻查询。在过滤阶段，利用半马尔科夫过程模型来描述对象在空间网格之间的移动，过滤掉零概率成为查询结果的对象。在提纯阶段使用马尔科夫链模型来描述不同空间点之间移动对象的移动性，并对此时数量不多的候选对象计算最近邻概率。实验表明该方法以数量级优于已有的基于索引的方法。

关键词：不确定性数据可能世界组反k近邻概率最近邻

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不确定数据集上Top-k查询及优化算法的研究

不确定数据集上Top-k查询及优化算法的研究

引用

作者：于洋东北大学

学位级别：硕士

Top-k查询技术应用广泛,其目标是根据用户自定义的打分函数找出数据集中评价最高的k个结果。在传统的确定性数据库中,Top-k查询具有明确的语义,学术界也已经提出了多种有效的查询优化方法。然而,随着数据采集和处理技术的不断发展,越来... 详细信息

Top-k查询技术应用广泛,其目标是根据用户自定义的打分函数找出数据集中评价最高的k个结果。在传统的确定性数据库中,Top-k查询具有明确的语义,学术界也已经提出了多种有效的查询优化方法。然而,随着数据采集和处理技术的不断发展,越来越多的应用领域发现了不确定性数据,如无线传感器网络、RFID系统、移动计算等等。不确定性数据逐渐得到了人们的关注,成为了学术界的研究热点。在传统数据库中,Top-k查询的结果仅仅依靠打分函数值来排序,而基于不确定性数据集上的Top-k查询处理,需要综合考虑打分函数值及其取值概率。因此,传统Top-k查询技术不能直接应用于不确定性数据集上。以往的研究,针对不同的应用背景,已经提出了多种不确定数据集上的Top-k查询语义,然而针对特定语义不确定性Top-k查询处理问题依然是学术界面临的巨大挑战。另外,现有的不确定性数据管理和Top-k查询技术多是针对集中式数据库或数据流,而不确定性数据多来自于分布式系统,典型地如无线传感器网络、P2P系统等等。如果将集中式Top-k查询处理技术简单地移植到分布式存储的不确定数据集上,那么首先就需要从分布节点上收集所有的数据到中心节点,然后完成最终查询,将给系统带来巨大的通信开销、存储代价、及时间延迟。实际上,Top-k查询具有显著的特点：查询结果仅占全体数据集的极小部分。在某些系统中,节点资源非常有限,采用上述的集中式查询处理算法,也会造成巨大的不必要的节点资源损失。从上面的分析可以看出,集中式不确定性数据集上的Top-k查询,以及分布式环境下的不确定性数据的Top-k查询,无论从查询语义和查询优化技术上都亟待进一步研究和解决。本文即针对上述问题展开研究,主要完成的工作有：首先,提出了确定U-Topk最小范围查询的MSS4U-Topk算法,通过缩减U-Topk查询的数据集,可以大幅度地减少可能世界模型规模。另外,将MSS4U-Topk算法作为U-Topk查询处理的预处理过程,可以确定U-Topk查询必须扫描的元组范围,进而确定需遍历的可能世界模型空间规模,这为U-Topk查询处理算法的选择提供了重要依据。其次,针对属性级不确定性提出了U-Topk查询优化算法APT4U-Topk。提出了可能世界模型概率阀值的概念,当计算的可能世界模型概率等于阀值时,可以确定后续可能世界模型概率皆小于阀值,终止算法,从而实现快速找出U-Topk查询结果的目标。通过实验,可以看出APT4U-Topk算法有效的提高了U-Topk查询效率。进一步将APT4U-Topk算法应用到分布式环境中,提出了DAPT4UTop-k算法。DAPT4U-Topk算法避免了节点端发送全部本地元组,有效地减少分布式系统中的通信开销。但是,在某些数据集情况下,节点依然需要上传大部分数据,DAPT4U-Topk算法的通信代价和时间复杂度依然较高。针对在某些数据集上U-Topk查询需要展开全部可能世界模型,查询优化算法失效的情况,论文在最后一个部分提出了MPUTop-k查询优化算法。MPUTop-k的语义是返回概率最大的可能世界模型实例的Top-k向量。因为MPUTop-k不需要计算全部可能世界模型概率,因此更具有实际应用价值。进一步,我们将MPUTop-k查询优化算法应用到分布式环境中,提出了DMPUTop-k算法。由于全局MPUTop-k算法和各个结点局部MPUTop-k算法的返回的结果相同,因此DMPUTop-k算法可应用于多跳地分布式环境中。特别地,文中证明了如果可能世界模型空间中某个实例的概率不小于0.5时,从查询结果的角度来看,MPUTop-k和U-Topk查询是等价的。这个结论为U-Topk查询处理提供了一种近似计算的方法。文中对上述工作进行了详细的过程说明和算法描述,包括必要的理论证明用以说明算法的正确性,同时还使用来自于生产实际的真实数据集和部分模拟数据集对所提算法的性能进行了实验验证。

关键词：不确定性数据集中式分布式 Top-k查询 U-Topk查询

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