Ranking är en grundläggande funktion i dataanalys och beslutsstöd och spelar en ännu viktigare roll om den datauppsättning som undersöks uppvisar osäkerhet. Detta har lett till mycket arbete med att förstå hur man kan rangordna tuplarna i en probabilistisk datauppsättning under de senaste åren. I den här artikeln presenterar vi ett enhetligt tillvägagångssätt för rankning och top-k frågebehandling i probabilistiska databaser genom att se det som ett multi-kriterium optimering problem och genom att härleda en uppsättning funktioner som fångar de viktigaste egenskaperna hos en probabilistisk dataset som dikterar det rangordnade resultatet. Vi hävdar att en enda, specifik rankningsfunktion kanske inte räcker för probabilistiska databaser, och vi föreslår istället två parameteriserade rankningsfunktioner, som kallas PRF och PRF e, som generaliserar eller kan approximera många av de tidigare föreslagna rankningsfunktionerna. Vi presenterar nya funktioner-baserade algoritmer för att effektivt rangordna stora dataset enligt dessa rankningsfunktioner, även om dataseten uppvisar komplexa korrelationer modellerade med probabilistiska och / xor träd eller Markov nätverk. Vi föreslår vidare att parametrarna för rankningsfunktionen ska läras av användarnas preferenser, och vi utvecklar ett tillvägagångssätt för att lära sig dessa parametrar. Slutligen presenterar vi en omfattande experimentell studie som illustrerar effektiviteten av våra parameteriserade rankingfunktioner, särskilt PRF e, på approximering andra rankingfunktioner och skalbarheten av våra föreslagna algoritmer för exakt eller ungefärlig rankning.
Eftersom listan över topp-k definitioner fortsatte att växa, Li et al. REF hävdade att en enda specifik rankningsfunktion kanske inte är lämplig för att rangordna olika osäkra databaser och empiriskt illustrerade de olika, motstridiga egenskaperna hos parameteriserade rankningsfunktioner som generaliserar eller kan approximera många kända rankningsfunktioner.
A unified approach to ranking in probabilistic databases
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}