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存在级不确定数据上的概率Skyline计算 被引量：6
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作者 王晓伟 贾焰 +1 位作者 杨树强 田李 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期68-76,共9页
概率Skyline计算是在不确定对象集合中找出Skyline概率大于给定阈值的对象,在多目标决策应用中有重要价值.现有的存在级不确定数据上的概率Skyline算法均需要预先建立索引,在数据量很大、维度很高或数据频繁更新时,建立索引往往不可行... 概率Skyline计算是在不确定对象集合中找出Skyline概率大于给定阈值的对象,在多目标决策应用中有重要价值.现有的存在级不确定数据上的概率Skyline算法均需要预先建立索引,在数据量很大、维度很高或数据频繁更新时,建立索引往往不可行或者不会带来性能的提升,因此有必要设计通用的非索引算法.提出了存在级不确定数据上概率Skyline的首个非索引算法,用已扫描的数据动态地维护一个概率约束空间,未来落入该空间的对象可以被安全地裁剪.在标准的模拟数据集上维度不超过4时裁剪比率超过99.8%,相比不用裁剪规则的基本算法,查询时间节省50%以上. 展开更多
关键词 不确定数据 非索引 概率Skyline 存在级不确定性 概率约束空间
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