Tidigare forskning på probabilistiska databaser har studerat problemet med att besvara frågor på en statisk databas. Tillämpningsscenarier för probabilistiska databaser innebär dock ofta att en databas måste byggas upp med hjälp av ytterligare information i form av nya bevis. Konditioneringsproblemet är alltså att omvandla en probabilistisk databas av tidigare till en bakre probabilistisk databas som materialiseras för efterföljande frågebehandling eller ytterligare förfining. Det visar sig att det konditioneringsproblem är nära relaterat till problemet med att beräkna exakta tuple förtroende värden. Det är känt att exakt konfidensberäkning är ett NPhard problem. Detta har lett forskare att överväga approximation tekniker för förtroende beräkning. Men varken konditionering eller exakt konfidensberäkning kan lösas med hjälp av sådana tekniker. I detta dokument presenterar vi effektiva tekniker för båda problemen. Vi studerar flera problem sönderdelningsmetoder och heuristik som är baserade på de mest framgångsrika söktekniker från begränsning tillfredsställelse, såsom Davis-Putnam algoritm. Vi kompletterar detta med en grundlig experimentell utvärdering av de föreslagna algoritmerna. Våra experiment visar att våra exakta algoritmer skala väl till realistiska databasstorlekar och kan i vissa scenarier konkurrera med de mest effektiva tidigare approximation algoritmer.
Det aktuella dokumentet är också relaterat till det allmänna problemet med "konditionering" en probabilistisk databas, som diskuteras i Koch och Olteanu REF.
Conditioning probabilistic databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}