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【24h】

Borders of Theories for Cooperative Querying over Uncertain Databases

机译：不确定数据库协同查询的理论边界

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In many real applications, data are intrinsically uncertain due to measurement errors, interpretability issues, information incompleteness, etc. In those uncertain databases, users usually express quality requirements when the system evaluates their queries. However, as they may not be familiar with the contents of the queried database, their queries may be failing i.e., they may return no results or results that do not satisfy the expected degree of certainty. To provide users with relevant information in order to obtain alternative satisfactory results, we introduce a cooperative approach based on the dualization concept. This approach computes a set of meaningful subqueries (MFSs and XSSs) of the initial failing query, which is of paramount importance for query reformulation and relaxation purposes. The conducted experiments show that our proposition, a Mixed Dualization Matrix-Based approach (MDMB), outperforms existing algorithms, especially for large queries.
机译：在许多实际应用中，由于测量错误，可解释性问题，信息不完整等原因，数据本质上是不确定的。在那些不确定的数据库中，用户通常会在系统评估其查询时表达质量要求。但是，由于他们可能不熟悉查询的数据库的内容，因此他们的查询可能会失败，即，他们可能不会返回任何结果或不满足预期确定性的结果。为了向用户提供相关信息以获得替代的令人满意的结果，我们引入了一种基于二元化概念的合作方法。此方法计算初始失败查询的一组有意义的子查询（MFS和XSS），这对于查询重新构造和放宽目的至关重要。进行的实验表明，我们的提议，即基于混合对偶矩阵的方法（MDMB），优于现有算法，特别是对于大型查询。

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