實時概率數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型及概率查詢算法與策略.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人們逐漸認(rèn)識到管理傳感器網(wǎng)絡(luò)、智能家庭(DigitalHome)、RFID、股票預(yù)測等應(yīng)用中產(chǎn)生的大量不確定數(shù)據(jù)(Uncertain Data)的重要性,因此需要數(shù)據(jù)庫存儲描述被監(jiān)測對象統(tǒng)計規(guī)律性的數(shù)據(jù)，而處理這些不確定數(shù)據(jù)需要新的理論及技術(shù)，使得概率數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)應(yīng)運而生。由于此類應(yīng)用中，不僅數(shù)據(jù)具有不確定性，而且數(shù)據(jù)處理與查詢具有實時性，因此有必要將概率數(shù)據(jù)庫技術(shù)與實時數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行有機(jī)集成。
　　 RTx

2、-PDB 是自行研發(fā)的實時概率數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。傳統(tǒng)實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只管理確定數(shù)據(jù)，而實時概率數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)RTx-PDB中的數(shù)據(jù)具有概率、時間等多維特性，因而在事務(wù)處理及查詢過程中需要考慮數(shù)據(jù)的不確定性及相應(yīng)的定時約束。
　　 實時概率數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型RTx-PDM 引入了屬性級的隨機(jī)變量和元組級的不確定度量，并從概率維、時間維出發(fā)概括出了四類屬性：CTIVA、CTVA、UTIVA、UTVA，提供針對非傳統(tǒng)屬性的有效表示和存儲策略。RT

3、x-PDB 提供RTx-PDM模型向經(jīng)典概率模型RPM的轉(zhuǎn)換機(jī)制，通過關(guān)系不確定度證明了轉(zhuǎn)換過程中不確定信息的不變性。RTx-PDM 用聯(lián)合分布和條件概率追蹤數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。
　　 傳統(tǒng)的概率查詢評價算法僅支持對一維數(shù)據(jù)的查詢，RTx-PDB 將概率查詢進(jìn)行分類并提出了二維概率查詢評價算法。極大關(guān)系不確定度描述了關(guān)系的最大不確定程度，在此基礎(chǔ)上提出采用相對關(guān)系不確定度衡量查詢數(shù)據(jù)集的整體不確定程度，并依此進(jìn)行查詢接納和優(yōu)先級分派