Abstrakt. Närmaste granne frågor är en viktig frågetyp för vanliga funktionsdatabaser. Inom många olika tillämpningsområden, t.ex. Sensordatabaser, platsbaserade tjänster eller system för ansiktsigenkänning, avstånd mellan objekt måste beräknas på grundval av vaga och osäkra uppgifter. Ett lyckat tillvägagångssätt är att uttrycka avståndet mellan två osäkra objekt med sannolikhetstäthetsfunktioner som tilldelar ett sannolikhetsvärde till varje möjligt avståndsvärde. Genom att integrera den fullständiga probabilistiska distansfunktionen som helhet direkt i frågealgoritmen utnyttjas den fullständiga information som tillhandahålls av dessa funktioner. Resultatet av en sådan probabilistisk frågealgoritm består av tupler som innehåller resultatobjektet och ett sannolikhetsvärde som anger sannolikheten för att objektet uppfyller frågepredikatet. I detta dokument introducerar vi en effektiv strategi för att behandla probabilistiska närmaste granne frågor, eftersom beräkningen av dessa sannolikhetsvärden är mycket dyr. I en detaljerad experimentell utvärdering visar vi fördelarna med vår probabilistiska frågesyn. Experimenten visar att vi kan uppnå högkvalitativa frågeresultat med ganska låga beräkningskostnader.
Det tillvägagångssätt som föreslås i Ref möjliggör en effektiv beräkning av probabilistiska närmaste grannars frågor.
Probabilistic nearest-neighbor query on uncertain objects
{'venue': 'in DASFAA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}