【摘 要】
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概率数据流是传统数据流的泛化与扩展.在传统的数据流中,每一项都是给定值域内的一个确定值,又被称为确定性数据流.而对于概率数据流,每一项都是一个随机变量,是定义在值域上的概率分布,因此被称为概率数据流.这种新型的数据流模型对于处理概率数据、不确定数据及模糊数据等有着十分重要的作用,在数据清洗、数据集成、多传感器网络等领域有着广泛的应用。首次给出了基于滑动窗口的概率数据流上的聚集查询算法,解决的聚集查
【机 构】
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复旦大学计算机与信息技术系 上海 200433
【出 处】
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第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)
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概率数据流是传统数据流的泛化与扩展.在传统的数据流中,每一项都是给定值域内的一个确定值,又被称为确定性数据流.而对于概率数据流,每一项都是一个随机变量,是定义在值域上的概率分布,因此被称为概率数据流.这种新型的数据流模型对于处理概率数据、不确定数据及模糊数据等有着十分重要的作用,在数据清洗、数据集成、多传感器网络等领域有着广泛的应用。首次给出了基于滑动窗口的概率数据流上的聚集查询算法,解决的聚集查询包括SUM,F1(COUNT),F0(DISTINCT COUNT).并通过理论分析和实验证明了算法的误差和时空复杂度.
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