基于符号语义的不完整数据聚集查询处理算法

• 作者: 张安珍 李建中 高宏
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 不完整数据 近似查询处理 数据修复 结果估计 数据可用性
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 406-420
• 页数: 15页
• 分类号: TP311
• 字数: 12897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005876

摘要

研究了基于符号语义的不完整数据聚集查询处理问题.不完整数据又称为缺失数据,缺失值包括可填充的和不可填充的两种类型.现有的缺失值填充算法不能保证填充后查询结果的准确度,为此,给出了不完整数据聚集查询结果的区间估计.在符号语义中扩展了传统关系数据库模型,提出了一种通用不完整数据库模型.该模型可以处理可填充的和不可填充的两种类型缺失值.在该模型下,提出一种新的不完整数据聚集查询结果语义:可靠结果.可靠结果是真实查询结果的区间估计,可以保证真实查询结果有很大概率在该估计区间范围内.给出了线性时间求解SUM、COUNT和AVG查询可靠结果的方法.真实数据集和合成数据集上的扩展实验验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建中	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	237	6003	33.0	72.0
2	高宏	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	109	1574	18.0	36.0
3	张安珍	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	3	18	1.0	3.0