基于符号语义的不完整数据聚集查询处理算法

张安珍; 李建中; 高宏

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cqvip:研究了基于符号语义的不完整数据聚集查询处理问题.不完整数据又称为缺失数据,缺失值包括可填充的和不可填充的两种类型.现有的缺失值填充算法不能保证填充后查询结果的准确度,为此,给出了不完整数据聚集查询结果的区间估计.在符号语义中扩展了传统关系数据库模型,提出了一种通用不完整数据库模型.该模型可以处理可填充的和不可填充的两种类型缺失值.在该模型下,提出一种新的不完整数据聚集查询结果语义:可靠结果.可靠结果是真实查询结果的区间估计,可以保证真实查询结果有很大概率在该估计区间范围内.给出了线性时间求解SUM、COUNT和AVG查询可靠结果的方法.真实数据集和合成数据集上的扩展实验验证了所提方法的有效性.

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来源
《软件学报》 |2020年第2期|406-420|共15页
作者
张安珍; 李建中; 高宏;
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作者单位

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨 150001;

沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳 110136;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
不完整数据; 近似查询处理; 数据修复; 结果估计; 数据可用性;

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