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局部相关空间不确定数据越来越受到许多实际应用的关注．提出了一种新颖的定义在不确定数据库的多个快照上的概率频繁近邻查询，目的是在多个快照数据上找到以一定概率频繁成为查询点最近邻的那些对象．应用现有的基于传统数据和基于不确定数据上的近邻查询算法直接处理这种查询会产生昂贵的开销．为了很好地解决这一问题，提出了一般的处理框架，其中包括相应的基于切尔诺夫界的过滤方法，以及对于概率质量函数的动态规划算法．给出了分别作用于两个阶段的两个过滤方法．在第1阶段，利用切尔诺夫界的上界推广形式可以过滤大量的候选目标，之后在第2