【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,数据呈指数级别增长。这些数据在深刻改变人们生产生活方式的同时,也带来了许多挑战,比如数据质量问题。由于数据在采集、传输等过程中受各种因素的干扰,不完整数据广泛存在于众多领域。不完整数据查询处理已经在数据分析、机器学习等领域得到深入研究。在众多查询中,TopK查询检索用户最感兴趣的k个对象。目前,针对存在不完整性的数据的Top-K查询技术主要面向流数据,现有的不完整数据Top
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随着信息技术的飞速发展,数据呈指数级别增长。这些数据在深刻改变人们生产生活方式的同时,也带来了许多挑战,比如数据质量问题。由于数据在采集、传输等过程中受各种因素的干扰,不完整数据广泛存在于众多领域。不完整数据查询处理已经在数据分析、机器学习等领域得到深入研究。在众多查询中,TopK查询检索用户最感兴趣的k个对象。目前,针对存在不完整性的数据的Top-K查询技术主要面向流数据,现有的不完整数据Top-K查询技术基于众包模式。由于动态数据与静态数据存在本质差别,众包技术需要特定条件,所以不完整数据Top-K查询不能使用以前的技术。针对该问题,给出不完整数据Top-K查询问题及其支配关系的定义,提出一种结合剪枝策略和填补策略的算法。通过在bilibili Videos数据集和合成数据集上的对比实验,评估数据规模、缺失率对算法的影响,证明所提出算法的查全率和执行时间优于没有剪枝策略的同类算法。在不完整数据上进行Top-K查询时,可能会出现期待的元组没有出现在查询结果中的现象,即Why-Not问题。回答Why-Not问题有助于提高查询结果的完整性和准确性。Top-K查询、空间关键字Top-K查询和反Top-K查询中的WhyNot问题都已经得到广泛研究。但是,这些研究针对完整数据,现有的方法不能解决不完整数据Top-K查询的Why-Not问题。针对上述问题,给出代价函数的定义,采用调整查询、修改填补值的方法恢复丢失的期待元组,并找出代价最小的解决方法。通过在bilibili Videos数据集和合成数据集上的大量实验,证明算法具备较高的准确性和效率。
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