Osäkra data är inneboende i några viktiga applikationer som miljöövervakning och mobil objektspårning. Top-k frågor (även känd som ranking frågor) är ofta naturliga och användbara för att analysera osäkra data i dessa program. I detta dokument studerar vi problemet med att besvara probabilistiska top-k-frågor om osäkra data, som beräknar osäkra poster med en sannolikhet på minst p att vara i topp-k-listan där p är en användare specificerad sannolikhetströskel. Vi presenterar en effektiv exakt algoritm, en snabb provtagningsalgoritm, och en Poisson approximation baserad algoritm. En empirisk studie med hjälp av verkliga och syntetiska data som verifierar effektiviteten av probabilistiska tröskel top-k frågor och effektiviteten i våra metoder.
Hua m.fl. REF tog upp den probabilistiska frågan om rankning av tröskelvärden när det gäller osäkra uppgifter.
Ranking queries on uncertain data: a probabilistic threshold approach
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}