Abstract-Similarity fråga är ett grundläggande problem i databas, datautvinning och informationssökning forskning. På senare tid har frågan om ofullständiga data rönt stor uppmärksamhet, eftersom det innebär nya utmaningar för traditionella frågetekniker. Det befintliga arbetet med att fråga ofullständiga data tar upp problemet där datavärdena för vissa dimensioner är okända. I många tillämpningar i verkligheten, såsom data som samlas in av ett sensornätverk i en bullrig miljö, kan det dock saknas inte bara datavärden utan även dimensionsinformation. I detta arbete föreslår vi att vi undersöker problemet med likhetssökning på dimension ofullständiga data. Ett probabilistiskt ramverk utvecklas för att modellera detta problem så att användarna kan hitta objekt i databasen som liknar frågan med sannolikhetsgaranti. Information om saknade dimensioner utgör en stor utmaning för beräkningen, eftersom alla möjliga kombinationer av saknade dimensioner måste undersökas vid bedömningen av likheten mellan förfrågan och dataobjekten. Vi utvecklar de nedre och övre gränserna för sannolikheten för att ett dataobjekt liknar frågan. Dessa gränser möjliggör effektiv filtrering av irrelevanta dataobjekt utan att uttryckligen undersöka alla dimensionskombinationer som saknas. En sannolikhet triangel ojämlikhet används också för att ytterligare beskära sökutrymmet och påskynda frågeprocessen. Den föreslagna probabilistiska ramen och tekniken kan tillämpas på både hela och underordnade frågor. Omfattande experimentella resultat på verkliga datamängder visar hur effektiv och effektiv vår strategi är.
Cheng m.fl. REF studerade likhetssökning på dimensionsofullständiga data.
Searching Dimension Incomplete Databases
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}