Top-k查询作为一种重要的数据管理操作,在信息检索、生物医疗、多目标决策支持等领域都发挥着重要的作用。由于网络传输延迟、数据采集设备精度限制、以及保护用户隐私数据等主客观原因,在日常的生产生活中,不确定数据广泛存在,从而为数据的查询带来了新的挑战。另外,随着云计算的普及,人们对于数据的隐私保护越来越重视,在数据安全与可用性之间需要作出审慎的权衡。针对不确定数据top-k查询处理面临的挑战,对该问题的研究工作分别从以下三个维度进行开展:首先,针对不确定数据上查询语义多样性导致查询复杂度高的问题,给出了基于期望编辑距离的不确定字符串top-k查询的形式化定义,提出了一个新的距离语义概率n-gram集合映射距离,进而结合查询语义以及概率n-gram分词的特点,提出基于概率n-gram集合映射距离的近似匹配过滤算法,并通过建立基于概率n-gram划分的多层倒排索引以及频率矩阵来进一步优化算法实现。通过对该算法进行时间复杂度分析和一系列对比实验性能评测,验证该算法实现对不确定字符串top-k查询的高效处理,相比于基准算法具有较高的剪枝过滤能力和良好的可扩展性。其次,针对查询候选集规模膨胀导致单机无法承载大规模不确定数据查询处理的查询性能问题,提出了在分布式环境下基于MapReduce框架的不确定字符串top-k查询处理并行化算法。首先基于概率n-gram集合映射距离提出了一个新的期望编辑距离下界,通过将此下界与阈值算法无缝结合,有效地提升Map阶段对候选项集的过滤修剪效率,从而在保证查询正确率的基础上,大大减少本地节点的计算开销,以及Map节点与Reduce节点之间的通信成本。通过分别在真实数据集和合成数据集上的一系列综合对比实验结果表明,该算法在最佳情况下的速度是基础并行算法的6倍,在大规模数据集上对不确定字符串的top-k查询具有显著的加速性能,并且在不同实验参数设置下具有良好的可扩展性。最后,针对云环境下数据共享导致的隐私安全性问题,提出了一种满足差分隐私的不确定数据top-k查询处理算法。首先,提出满足差分隐私的多维不确定数据top-k查询问题的形式化定义;然后,通过在本地建立满足差分隐私的R树索引,同时在服务器之间组建内容可寻址网络来构建分布式两级索引;最后,分别通过理论分析和实验测评验证了该算法满足?-差分隐私,具有较好的可扩展性,并且在相同的差分隐私原则下,与现有方法Quad-opt相比,该算法的数据可用性提高了约20%。综上所述,通过从单机环境下到分布式环境下的查询过滤性能和用户隐私数据安全性等不同维度对不确定数据top-k查询处理问题进行研究,从而形成一系列面向不确定数据的top-k查询处理优化算法,有效提升多种不确定数据在多个实际应用场景下的查询性能。