Abstract-In applikationer som plats-baserade tjänster, sensor övervakning och biologiska databaser, värdena på databasobjekt är inneboende osäker i naturen. En viktig fråga för osäkra objekt är Probabilistic Nearest-Neighbor Query (PNN), som beräknar sannolikheten för varje objekt för att vara närmaste granne med en frågepunkt. Utvärdera denna fråga är beräkning dyrt, eftersom det måste ta hänsyn till förhållandet mellan osäkra objekt, och kräver användning av numeriska integration eller Monte-Carlo metoder. Ibland kan en frågeanvändare inte vara orolig för de exakta sannolikhetsvärdena. Han kanske bara behöver svar som har tillräckligt stort förtroende. Vi föreslår således Constricted Nearest-Neighbor Query (C-PNN), som returnerar ID av objekt vars sannolikheter är högre än någon tröskel, med ett givet fel bunden i svaren. C-PNN kan besvaras effektivt med probabilistiska kontrollörer. Dessa är metoder som härleder de nedre och övre gränserna för svarsannolikheterna, så att ett objekt snabbt kan avgöras om det ska ingå i svaret. Vi har utvecklat tre probabilistiska kontrollörer som kan användas på osäkra data med godtyckliga sannolikhetstäthetsfunktioner. Omfattande experiment utfördes för att undersöka effektiviteten av dessa metoder.
Till exempel Cheng et al. REF studerade PNN-frågan som returnerar de osäkra punkter vars sannolikhet för att vara närmaste granne är högre än någon tröskel, vilket tillåter vissa givna fel i svaren.
Probabilistic Verifiers: Evaluating Constrained Nearest-Neighbor Queries over Uncertain Data
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}