Det har nyligen skett en ökning av arbetet i probabilistiska databaser, som till stor del drivs av den enorma ökningen av bullriga datakällor från sensordata, experimentella data, data från okurerade källor och många andra. Det finns ett växande behov av databashanteringssystem som effektivt kan representera och fråga ut sådana data. I detta arbete visar vi hur dataegenskaper kan utnyttjas för att göra frågeutvärderingsprocessen mer effektiv. I synnerhet utnyttjar vi det vi kallar gemensamma korrelationer där samma osäkerheter och korrelationer förekommer upprepade gånger i uppgifterna. Delade korrelationer förekommer främst på grund av två orsaker: (1) Osäkerhet och korrelationer kommer vanligtvis från allmän statistik och varierar sällan på tuple-to-tuple basis; (2) Frågevärderingsförfarandet i sig tenderar att återinföra samma korrelationer. Tidigare arbete har visat att problemet med frågebedömning av probabilistiska databaser är likvärdigt med ett probabilistiskt inferensproblem på en lämpligt konstruerad probabilistisk grafisk modell (PGM). Vi utnyttjar detta genom att införa en ny datastruktur, kallad den slumpmässiga variabla elimineringsgrafen (rv-elim graph) som kan byggas från den PGM som erhålls från frågeutvärderingen. Vi utvecklar tekniker baserade på bisimulering som kan användas för att komprimera rv-elim grafen utnyttjar närvaron av delade korrelationer i PGM, den komprimerade rv-elim grafen kan sedan användas för att köra inference. Vi validerar våra metoder genom att utvärdera dem empiriskt och visar att även med ett fåtal gemensamma korrelationer är betydande upptrappningar möjliga.
-Sent och Al. REF visar hur man utnyttjar gemensamma korrelationer för att minska kostnaden för inferens på probabilistiska grafiska modeller.
Exploiting shared correlations in probabilistic databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}