Abstract-Den information som hanteras i nya applikationer, såsom sensornätverk, platsbaserade tjänster och dataintegration, är till sin natur otydlig. För att hantera dataosäkerhet har probabilistiska databaser nyligen utvecklats. I detta dokument studerar vi hur man kan kvantifiera tvetydigheten i svar som returneras av en probabilistisk topk-fråga. Vi utvecklar effektiva algoritmer för att beräkna kvaliteten på denna fråga under möjliga världssemantik. Vi tar vidare upp rengöring av en probabilistisk databas, för att förbättra top-k frågekvalitet. Rengöring innebär en minskning av tvetydigheten i samband med databasenheterna. Till exempel kan osäkerheten i ett temperaturvärde som erhållits från en sensor minskas, eller rengöras, genom att begära sitt nyaste värde från sensorn. Även om denna "rengörande operation" kan ge ett bättre frågeresultat, kan det innebära en kostnad och misslyckas. Vi undersöker problemet med att välja ut enheter som ska rengöras under en begränsad budget. Framför allt föreslår vi en optimal lösning och flera heuristiker. Experiment visar att den giriga algoritmen är effektiv och nära optimal.
I dokument REF presenteras mätmetoden för frågeresultatens tvetydighet.
Cleaning uncertain data for top-k queries
{'venue': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}