Traditionell rank-medveten behandling förutsätter ett dataset som innehåller tillgängliga alternativ för att täcka ett specifikt behov (t.ex. restauranger, hotell, etc.) och användare som bläddrar i datasetet via top-k-frågor med linjära poängfunktioner, dvs. genom att rangordna alternativen efter den viktade summan av deras attribut, för en uppsättning givna vikter. I praktiken kan dock användarnas preferenser (vikter) endast uppskattas med begränsad noggrannhet, eller kan till sin natur vara osäkra på grund av en mänsklig användares oförmåga att ange exakta viktvärden med absolut noggrannhet. Motiverade av detta introducerar vi den osäkra top-k-frågan (U T K). Med tanke på osäkra inställningar, det vill säga en ungefärlig beskrivning av viktvärdena, rapporterar U T K-förfrågan alla alternativ som kan tillhöra top-k-uppsättningen. En andra version av problemet rapporterar dessutom den exakta top-k-uppsättningen för var och en av de möjliga viktinställningarna. Vi utvecklar ett skalbart processramverk för både U T K-versioner och demonstrerar dess effektivitet med hjälp av standardriktvärden.
I REF föreslås en geometri arrangemang metod för top-k frågor med osäkra poäng funktioner.
Exact Processing of Uncertain Top-k Queries in Multi-criteria Settings
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}