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基于符号语义的不完整数据聚集查询处理算法
被引量:
7
1
作者
张安珍
李建中
高宏
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期406-420,共15页
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...
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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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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职称材料
题名
基于符号语义的不完整数据聚集查询处理算法
被引量:
7
1
作者
张安珍
李建中
高宏
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
沈阳航空航天大学计算机学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期406-420,共15页
基金
国家自然科学基金(61702344).
文摘
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.
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
Keywords
incomplete data
approximate query processing
data reparation
result estimation
data usability
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
7
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