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Toward Probabilistic Data Stream Management Systems

机译：探讨概率数据流管理系统

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The inherent imprecision of data in many applications motivates us not to ignore uncertainty of values and to support it as first-class concept. Data stream and probabilistic data have been recently considered noticeably in isolation. Nevertheless, there are many applications including sensor data management and object monitoring systems which need both of issues in tandem. Therefore, we intend to show how we could extend a traditional Data Stream Management System (DSMS) into a Probabilistic Data Stream Management System (PDSMS) which can understand and deal with uncertainty from input data admission to final query result generation. In this paper, after considering requirements of PDSMSs, we focus on essential aspects of Probabilistic Data Models and finally consider benchmarking PDSMSs as our future trend.
机译：许多应用中的数据的固有不确定激发了我们不忽视价值的不确定性并支持它作为一流概念。最近被隔离显着被认为是数据流和概率数据。然而，有许多应用程序包括传感器数据管理和对象监控系统，需要串联中的两个问题。因此，我们打算展示我们如何将传统的数据流管理系统（DSM）扩展到概率数据流管理系统（PDSMS）中，该数据流管理系统（PDSMS）可以理解和处理从输入数据录取到最终查询结果生成的不确定性。在本文中，在考虑PDSMS的要求之后，我们专注于概率数据模型的基本方面，最后考虑基准PDSMS作为我们未来的趋势。

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