Osäkra eller oprecisa data är omfattande i tillämpningar som platsbaserade tjänster, sensorövervakning samt datainsamling och integration. För dessa tillämpningar kan probabilistiska databaser användas för att lagra osäkra data, och sökmöjligheter tillhandahålls för att ge svar med statistiskt förtroende. Med tanke på att en begränsad mängd resurser finns tillgängliga för att "rensa" databasen (t.ex. genom att undersöka vissa sensordatavärden för att få sina senaste värden), tar vi itu med problemet med att välja den uppsättning osäkra objekt som ska rengöras, för att uppnå den bästa förbättringen av kvaliteten på frågesvar. För detta ändamål presenterar vi PWS-kvalitetsmåttet, vilket är ett universellt mått som kvantifierar tvetydigheten i frågesvaren under möjliga världssemantik. Vi studerar hur PWS-kvalitet kan utvärderas effektivt för två större frågeklasser: (1) frågor som undersöker tillfredsställelsen av tuples oberoende av andra tuples (t.ex., intervall frågor); och (2) frågor som kräver kunskap om den relativa rangordningen av tuples (t.ex., MAX frågor). Vi föreslår sedan en polynom-tid lösning för att uppnå en optimal förbättring i PWS-kvalitet. Andra snabba heuristik presenteras också. Experiment, utförda på både verkliga och syntetiska dataset, visar att PWS-kvalitetsmåttet kan utvärderas snabbt och att vår rengöringsalgoritm ger en optimal lösning med hög effektivitet. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som utvecklar ett kvalitetsmått för en probabilistisk databas, och undersöker hur ett sådant mätvärde kan användas för datarengöringsändamål.
I REF studeras problemet med rengöring av en probabilistisk databas under en begränsad budget för att maximera kvaliteten på sortimentet och maxfrågor.
Cleaning uncertain data with quality guarantees
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}