【摘 要】
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由于概率维的存在，使得准确高效地处理不确定数据的Top-k查询成为一个急需解决的难题。提出了一种利用控制关系分析(DRA)的不确定数据Top-k查询算法。该算法通过分析元组之间的控制关系，将那些最有可能成为Top-k查询结果的元组选择出来，这样大大减少了参加运算的元组数量，显著提升了查询效率。并且在数据库更新时，能够判断出此更新是否影响到之前得到的查询结果，从而决定是否需要重查，减少了重查的计算量
【机 构】
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College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
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由于概率维的存在，使得准确高效地处理不确定数据的Top-k查询成为一个急需解决的难题。提出了一种利用控制关系分析(DRA)的不确定数据Top-k查询算法。该算法通过分析元组之间的控制关系，将那些最有可能成为Top-k查询结果的元组选择出来，这样大大减少了参加运算的元组数量，显著提升了查询效率。并且在数据库更新时，能够判断出此更新是否影响到之前得到的查询结果，从而决定是否需要重查，减少了重查的计算量。
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