Mobila och genomgripande applikationer förlitar sig ofta på apparater som RFID-antenner eller sensorer (ljus, temperatur, rörelse) för att ge dem information om den fysiska världen. Dessa anordningar är emellertid opålitliga. De ger upphov till informationsströmmar där delar av data kan saknas, kopieras eller vara felaktiga. Nuvarande teknik är att korrigera fel lokalt (t.ex. intervallbegränsningar för temperaturavläsningar) eller använda rumsliga/temporala korrelationer (t.ex. utjämning av temperaturavläsningar). Fel förekommer dock ofta endast i en global miljö, t.ex. missade avläsningar av objekt som är kända för att vara närvarande, eller exitavläsningar från ett parkeringsgarage utan att matcha ingångsavläsningar. I detta dokument presenterar vi StreamClean, ett system för att automatiskt korrigera inmatningsdatafel med tillämpningsdefinierade globala integritetsbegränsningar. Eftersom det ofta är omöjligt att göra korrigeringar med säkerhet, föreslår vi ett probabilistiskt tillvägagångssätt, där systemet tilldelar varje inmatning tuple sannolikheten att det är korrekt. Vi visar att StreamClean hanterar en stor klass av inmatningsdatafel, och korrigerar dem tillräckligt snabbt för att hålla jämna steg med inmatningshastigheter för många mobila och genomträngande applikationer. Vi visar också att de sannolikheter som tilldelats av StreamClean motsvarar en användares intuitiva begrepp om korrekthet.
Arbetet i REF diskuterar en ram för att korrigera inmatningsdatafel med hjälp av integritetsbegränsningar.
Towards correcting input data errors probabilistically using integrity constraints
{'venue': "MobiDE '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}