Efficient Uncertainty Tracking for Complex Queries with Attribute-level Bounds
Efficient Uncertainty Tracking for Complex Queries with Attribute-level Bounds
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具有属性级别界限的复杂查询的高效不确定性跟踪
DOI：
10.1145/3448016.3452791
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kennedy, Oliver A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Feng, Su;Glavic, Boris;Huber, Aaron;Kennedy, Oliver A.
不完全和概率数据库技术是处理数据不确定性的主要方法。不幸的是，即使采用了高级近似技术，在这类数据库上能够有效回答的查询类也是非常有限的。我们引入了属性标注不确定数据库(AU-DB)，这是一种不确定数据模型，它标注了元组和属性值，并有界地紧凑地逼近不完整的数据库。Au-DB在关系代数下是封闭的，并使用有效的求值语义进行聚集。使用以精度换取性能的优化，我们的方法可以扩展到复杂的查询和大型数据集，并产生准确的结果。
Incomplete and probabilistic database techniques are principled methods for coping with uncertainty in data. Unfortunately, the class of queries that can be answered efficiently over such databases is severely limited, even when advanced approximation techniques are employed.We introduce attribute-annotated uncertain databases (AU-DBs), an uncertain data model that annotates tuples and attribute values with bounds to compactly approximate an incomplete database. AU-DBs are closed under relational algebra with aggregation using an efficient evaluation semantics. Using optimizations that trade accuracy for performance, our approach scales to complex queries and large datasets, and produces accurate results.
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--
作者：
F. Afrati;Phokion G. Kolaitis
通讯作者：
Phokion G. Kolaitis
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R. Reiter
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通讯作者：
Oliver Kennedy