随着互联网技术的发展,XML作为信息存储和数据交换的标准被广泛采用,由于客观世界的复杂性,不确定数据存在于一些应用领域。通常不确定信息以概率值的形式在XML文档中表示,这样的文档称为概率XML文档,概率XML文档受到大家越来越多的关注。普通XML文档的查询处理已提出许多算法,但概率XML文档的查询处理研究较少,本文提出了p-TJFast算法和ProFirstTwig算法。p-TJFast算法是传统TJFast算法的改进,改进后的p-TJFast算法能够处理概率XML文档。概率XML文档不同于普通XML文档,其数据的存在具有一定的概率值,为了能够在概率XML文档中进行Twig模式查询,需要对扩展Dewey编码进行相应的改进,增加概率信息。由于概率XML文档中数据存在的概率特性,低概率的结果被舍弃,算法运行的过程中加入过滤操作。实验结果表明p-TJFast算法能够很好地实现概率XML文档查询处理。ProFirstTwig算法采取的编码方式和p-TJFast算法相同,但与p-TJFast算法不同的是ProFirstTwig算法的标签流是概率序排列的,而包括p-TJFast算法在内的大多数算法的标签流都是基于字典序排列的。基于概率序标签流而提出了概率序标签流的下界的概念,概率值低于下界的标签流元素不被处理,这极大地减少了被处理的元素个数,同样地,ProFirstTwig算法运行的过程中加入过滤操作。实验结果表明ProFirstTwig算法处理简单查询时具有较高的效率。