基于密度的不確定性數(shù)據(jù)概率聚類(2)(編輯修改稿)
2025-02-12 14:49 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的研究工作在很多方面都得到了很好的發(fā)展，包括數(shù)據(jù)集成、索引技術(shù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、世系分析、關(guān)系代數(shù)處理、數(shù)據(jù)流分析、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等。1. 數(shù)據(jù)集成一個(gè)數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)需要在三個(gè)層次上處理不確定性：不確定性數(shù)據(jù)源、不確定性模式映射和不確定性查詢2. 索引技術(shù)當(dāng)各元組的取值必須通過(guò)概率分布函數(shù)描述，且概率分布函數(shù)無(wú)法預(yù)先指定時(shí)，傳統(tǒng)的索引技術(shù)就無(wú)法勝任了。目前較好的方法有概率闕值索引技術(shù)（PTI）[16]和UTree技術(shù)[17]。前者針對(duì)一維數(shù)據(jù)，后者針對(duì)多維空間數(shù)據(jù)。3. 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理含不確定性信息的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以采用文檔樹進(jìn)行描述，概率信息可以放在文檔樹的邊上，各邊還能夠表述依賴關(guān)系。為了表述更為復(fù)雜的不確定性關(guān)系以優(yōu)化查詢、更新等操作，目前已經(jīng)出現(xiàn)多種各具特色的描述模型，比較典型的有p文檔模型[7]、概率樹模型[8]、PXDB模型[9]等。4. 世系分析數(shù)據(jù)的世系（Lineage或Provenance）是研究數(shù)據(jù)的產(chǎn)生以及演變過(guò)程的，不僅包括單一數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)在世系，也包括跨數(shù)據(jù)庫(kù)的世系。斯坦福大學(xué)的Trio項(xiàng)目組最早開始研究如何分析不確定性數(shù)據(jù)的世系，提出了TriQL語(yǔ)言并開發(fā)Trio管理系統(tǒng)[18]。5. 關(guān)系代數(shù)處理首先，在各關(guān)系表中添加屬性字段以描述元組的不確定性；然后，數(shù)據(jù)庫(kù)接受類SQL語(yǔ)言的查詢語(yǔ)句，并且進(jìn)行處理。這種類SQL語(yǔ)句往往可以轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的SQL語(yǔ)句進(jìn)行查詢。查詢結(jié)果中還包括概率字段以描述查詢結(jié)果的準(zhǔn)確性。一些近期的工作在于分析各查詢操作的復(fù)雜度[19]。6. 數(shù)據(jù)流分析 為處理數(shù)據(jù)流，必須設(shè)計(jì)單遍掃描算法，僅消耗少量?jī)?nèi)存，且能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)查詢結(jié)果[20]。近期的研究工作拓展到了不確定性數(shù)據(jù)流上，即流上的各元組都是不確定性元組?？梢猿浞纸梃b面向確定性數(shù)據(jù)流的工作成果，以設(shè)計(jì)針對(duì)不確定性數(shù)據(jù)流的新方法，包括計(jì)算F2的pAMS方法[21]、計(jì)算相異元素個(gè)數(shù)的pFM方法[21]和生成聚
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