Förmågan att hantera osäker information blir allt viktigare för moderna databastillämpningar. Medan ett konventionellt (säkert) objekt vanligtvis representeras av en vektor från ett multidimensionellt funktionsutrymme, representeras ett osäkert objekt av en multivariat sannolikhetstäthetsfunktion (PDF). Denna PDF kan definieras antingen diskret (t.ex. med ett histogram) eller kontinuerligt i parametrisk form (t.ex. Genom en Gaussisk Blandning Modell). För en databas med osäkra objekt förväntar sig användarna liknande dataanalystekniker som för en konventionell databas över vissa objekt. En viktig analysteknik för vissa objekt är skyline operatör som finner maximal eller minimal vektorer med avseende på eventuella attribut viktning. I detta dokument föreslår vi begreppet probabilistiska skylines, en utvidgning av skylineoperatören för osäkra objekt. Dessutom föreslår vi effektiva och effektiva metoder för att bestämma den probabilistiska skyline av osäkra objekt som definieras av en PDF i parametrisk form (t.ex. en Gaussisk funktion eller en Gaussisk Blandningsmodell). För att ytterligare påskynda sökningen utvecklar vi hur beräkningen av den probabilistiska silhuetten kan stödjas av en indexstruktur för osäkra objekt. En omfattande experimentell utvärdering visar både hur effektiv vår teknik är och hur effektiv den är.
Författarna i REF undersökte skylinesannolikheterna med en parametrisk form pdf (t.ex. en Gaussisk funktion eller en Gaussisk blandningsmodell).
Probabilistic skyline queries
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}