Det finns en växande insikt om att osäker information är en förstklassig medborgare i modern databashantering. Därför behöver vi tekniker för att korrekt och effektivt bearbeta osäkra data i databassystem. I synnerhet är metoder för att minska data som kan ge koncisa, exakta synopser av stora probabilistiska relationer av avgörande betydelse. I likhet med sina deterministiska relationer kan sådana kompakta probabilistiska datasynopser utgöra grunden för mänsklig förståelse och interaktiv dataprospektering, probabilistisk frågeplanering och optimering och snabb ungefärlig frågebehandling i probabilistiska databassystem. I detta dokument introducerar vi definitioner och algoritmer för att bygga histogram- och Haar wavelet-baserade synopser på probabilistiska data. Kärnan problemet är att välja en uppsättning histogram hink gränser eller våget koefficienter för att optimera noggrannheten av den ungefärliga representationen av en samling av probabilistiska tuples under en given fel metriska. För en mängd olika felmått, vi utformar effektiva algoritmer som konstruerar optimal eller nära optimal storlek B histogram och wavelet synopses. Detta kräver noggrann analys av strukturen av sannolikhetsfördelningarna, och nya förlängningar av kända dynamiska-programmering-baserade tekniker för den deterministiska domänen. Våra experiment visar att detta tillvägagångssätt klart överträffar enkla idéer, såsom byggsammanfattningar för prover som tagits från datadistributionen, samtidigt som det tar lika eller mindre tid.
Problemet med att bygga histogram på probabilistiska data behandlas i REF där författarna presenterar flera algoritmer för att välja uppsättningen histogram skopa gränser som optimerar noggrannheten i den ungefärliga representationen av en samling probabilistiska tuples under olika felmått.
Histograms and Wavelets on Probabilistic Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}