Närmaste granne (NN) frågor i bana databaser har fått betydande uppmärksamhet i det förflutna, på grund av deras tillämpningar i spatiotemporal dataanalys. Senare arbete har övervägt det realistiska fallet där banorna är osäkra; men endast enkla osäkerhetsmodeller har föreslagits, som inte tillåter korrekt probabilistisk sökning. I detta dokument fyller vi denna lucka genom att ta itu med probabilistiska närmaste granne frågor i databaser med osäkra banor modellerade av stokastiska processer, särskilt Markov kedjemodellen. Vi studerar tre närmaste granne fråga semantik som tar som ingång ett frågetillstånd eller bana q och ett tidsintervall, och teoretiskt utvärdera deras runtime komplexitet. Dessutom föreslår vi en provtagningsmetod som använder Bayesian inference för att garantera att provade banor överensstämmer med de observationsdata som lagras i databasen. Denna provtagningsmetod kan användas i Monte-Carlo-baserade approximeringslösningar. Vi inkluderar en omfattande experimentell studie för att stödja våra teoretiska resultat.
Nyligen, REF tog itu med problemet med närmaste granne frågor baserat på Markov modellen.
Probabilistic Nearest Neighbor Queries on Uncertain Moving Object Trajectories
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}