Osäkerhet genomsyrar många domäner i våra liv. Nuvarande verkliga applikationer, t.ex. lokaliseringsspårning med hjälp av GPS-enheter eller mobiltelefoner, extrahering av multimediafunktioner och hantering av sensordata, hanterar olika typer av osäkerhet. Att hitta närmaste grannobjekt till en given frågepunkt är en viktig frågetyp i dessa program. I denna uppsats studerar vi problemet med att hitta objekt med den högsta marginella sannolikheten att vara närmaste grannar till ett frågeobjekt. Vi antar en allmän osäkerhetsmodell som möjliggör data- och frågeosäkerhet. Enligt denna modell definierar vi nya frågesemantik och tillhandahåller flera effektiva utvärderingsalgoritmer. Vi analyserar kostnadsfaktorerna i frågeutvärderingen och presenterar nya tekniker för att ta itu med kompromisserna bland dessa faktorer. Vi ger flera tillägg till våra tekniker inklusive hantering beroenden bland dataobjekt, och svarar på tröskelfrågor. Vi genomför en omfattande experimentell studie för att utvärdera våra tekniker på både verkliga och syntetiska data.
Liknande semantik av frågor i probabilistiska databaser tillhandahålls av Top-k närmaste granne frågor REF, där k mest sannolika resultaten av att vara närmaste granne till en viss frågepunkt returneras.
Efficient search for the top-k probable nearest neighbors in uncertain databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}