【摘 要】
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现有基于可能世界建模的Top-k算法难以适应大数据量和键值对（Key-Value）数据模型下的不确定性Top-k查询.研究首先建立了不确定性Key-Value数据模型;随后在已有U-TopK查询语义的
【机 构】
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辽宁大学计算中心,东北大学软件学院
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现有基于可能世界建模的Top-k算法难以适应大数据量和键值对（Key-Value）数据模型下的不确定性Top-k查询.研究首先建立了不确定性Key-Value数据模型;随后在已有U-TopK查询语义的基础上,提出了优化的EU-TopK（Early Terminated Uncertain Top-k Query）算法,该算法优先建立以最可能的Top-k元组为树根的可能世界树形结构,并利用两种优化策略来优化算法,降低了元组访问深度,使得该算法在时间复杂度上较原算法有所改进.此外采用MapReduce实现EU
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