Probabilistiska databassystem har framgångsrikt etablerat sig som ett verktyg för att hantera osäkra data. En stor del av forskningen inom detta område har dock fokuserat på effektiv frågeutvärdering och har i stort sett ignorerat två nyckelfrågor som ofta uppstår i osäker datahantering: För det första, hur man ger förklaringar till frågeresultat, t.ex. "Varför är denna tuple i mitt resultat?" eller "Varför denna utdata tuple har så hög sannolikhet?". För det andra, problemet med att bestämma den känsliga inmatning tuples för den givna frågan, t.ex., användare är intresserade av att veta indata tuples som kan avsevärt ändra utdata, när deras sannolikheter ändras (eftersom de kan vara osäkra på indata sannolikhetsvärden). Befintliga system ger härstamning/bevisning av var och en av utdata tuples förutom utdata sannolikheter, som är en boolesk formel som anger beroendet av utdata tuple på inmatning tuples. Men härstamning ger inte omedelbart en kvantitativ relation och det är inte informativt när vi har flera utdata tuples. I detta dokument föreslår vi en enhetlig ram som kan hantera båda de frågor som nämns ovan för att underlätta robust frågebehandling. Vi definierar formellt begreppen påverkan och förklaringar och ger algoritmer för att bestämma den översta influentiella uppsättningen av variabler och den översta uppsättningen förklaringar för en mängd olika frågor, inklusive konjunktiva frågor, probabilistiska tröskelfrågor, top-k-frågor och aggregeringsfrågor. Dessutom möjliggör vårt ramverk naturligtvis en mycket effektiv stegvis utvärdering när sannolikheten för input ändras (t.ex. om osäkerheten löses). Våra preliminära experimentella resultat visar fördelarna med vårt ramverk för att utföra robust frågebehandling över probabilistiska databaser.
D-tree formalismen kan stödja känslighetsanalys och förklaring för frågor REF genom att effektivt beräkna resultatet sannolikheten inför förändringar i indata sannolikheter.
Sensitivity analysis and explanations for robust query evaluation in probabilistic databases
{'venue': "SIGMOD '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}