Detta dokument studerar problemet med att automatiskt välja en liten delmängd av representanter från en uppsättning objekt, där objekt: a) är multiattribuerade med varje attribut som motsvarar olika aspekter av objektet och b) är förknippade med osäkerhet - problemet som har fått liten uppmärksamhet i det förflutna. Sådana objektuppsättningar leder till nya utmaningar när det gäller att modellera information som finns i data, definiera lämpliga kriterier för val av objekt och utforma effektiva algoritmer för ett sådant val. Vi föreslår ett ramverk som modellerar objekt som en uppsättning av motsvarande informationsenheter och minskar summeringsproblem till att optimera probabilistisk täckning. För att lösa det resulterande NP-hårda problemet, utvecklar vi en mycket effektiv girig algoritm, som vinner sin effektivitet genom att utnyttja objekt-nivå och iteration-nivåoptimering. En omfattande empirisk utvärdering av tre verkliga datauppsättningar visar att det föreslagna ramverket avsevärt överträffar baslinjeteknik när det gäller kvalitet och även skalar mycket väl mot storleken på datauppsättningen.
Så, papper REF föreslår en allmän ram som modellerar informationen i objekt och optimerar en probabilistisk täckning egendom i sammanfattningen.
Efficient summarization framework for multi-attribute uncertain data
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}