Med stora mängder korrelerade probabilistiska data som genereras i ett brett spektrum av tillämpningsområden, inklusive sensornätverk, informationsextraktion, händelsedetektering etc., har effektiv hantering och förfrågan dem blivit en viktig forskningsriktning. Även om det finns en omfattande litteratur om att fråga oberoende probabilistiska data, stöder effektiva frågor över storskaliga, korrelerade databaser är fortfarande en utmaning. I detta dokument utvecklar vi effektiva datastrukturer och index för att stödja inferens och beslutsstödfrågor över sådana databaser. Vår föreslagna hierarkiska datastruktur är lämplig både för minnes- och diskbaserade databaser. Vi representerar korrelationerna i den probabilistiska databasen med hjälp av ett korsningsträd över tuple-existensen eller attribut-värde slumpmässiga variabler, och använder träd partitionering tekniker för att bygga en indexstruktur över det. Vi visar hur man effektivt besvarar inferens och aggregeringsfrågor med hjälp av ett sådant index, vilket resulterar i storleksordningsvinster i de flesta fall. Dessutom utvecklar vi nya algoritmer för att effektivt hålla indexstrukturen uppdaterad eftersom ändringar (instrument, uppdateringar) görs i den probabilistiska databasen. Vi presenterar en omfattande experimentell studie som illustrerar fördelarna med vårt förhållningssätt till frågebehandling i probabilistiska databaser.
Kanagal m.fl. REF utvecklade effektiva datastrukturer och index för att stödja inferens- och beslutsstödfrågor över probabilistiska databaser som innehåller korrelation.
Indexing correlated probabilistic databases
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}