阿伦·K·普贾里。;维尼特·帕德马纳班;文卡特斯瓦拉·拉奥（Venkateswara Rao），卡吉塔（Kagita） 偏好不确定数据库的天际线概率界限。 （英文） 兹比尔1401.68327 国际J近似推理 80, 199-213 (2017). 摘要：对于具有不确定偏好的不确定数据库，为了确定天际线对象，需要计算给定对象相对于其他对象的天际线概率。这个问题归结为根据所有可能的联合概率的概率来计算事件并集的概率。线性Bonferroni界涉及计算部分信息事件并集概率的界。我们使用这种技术来估计物体的天际线概率，并提出了一种计算尖锐上界的多项式时间算法。我们表明，部分信息的使用不会影响解决方案的质量，但有助于提高效率。我们将该问题描述为线性规划问题（LPP），并刻画了一组可行点，这些可行点被认为包含LPP的所有极值点。目标函数在这组点上的最大化等价于一个双极二次优化问题。我们使用谱松弛技术来解决双极二次优化问题。该算法具有O（n^3）时间复杂度，是有史以来第一个确定天际线概率的多项式时间算法。我们表明，由我们提出的算法计算的边界决定了与确定性算法几乎相同的天际线对象集。实验结果证实了这一说法。 引用于1文件 MSC公司： 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 第68页，共15页 数据库理论 68瓦40 算法分析 90C20个 二次规划 关键词：边界;天际线概率;不确定偏好 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.K.Pujari}等人，《国际近似推理》80，199--213（2017；Zbl 1401.68327） 全文： 内政部 参考文献： [1] 汤普森，K.C。；Callan，J.P.，预测阅读困难的语言建模方法，（HLT-NAACL（2004）），193-200 [2] Morgens，S.-M。；Jhala，A.，《学习审美偏好的合成照片》，（人工智能领域的最新发展（2013）），第83-85页 [3] 裴，J。；江，B。；林，X。；Yuan，Y.，不确定数据的概率天际线，（VLDB（2007）），15-26 [4] Kim，D。；我，H。；Park，S.，《计算不确定数据库的精确天际线概率》，IEEE Trans。知识。数据工程，24，12，2113-2126（2012） [5] 丁，X。；Jin，H.，不确定数据上分布式天际线查询的高效渐进算法，IEEE Trans。知识。数据工程，24，8，1448-1462（2012） [6] Yong，H。；Lee，J。；Kim，J。；Hwang，S.-w.，《不确定数据库的Skyline排名》，《信息科学》。，273, 247-262 (2014) ·Zbl 1341.68040号 [7] 新罕布什尔州萨阿德。；易卜拉欣，H。；Alwan，A.A。；西迪，F。；Yaakob，R.，《在不确定自治数据库上评估天际线查询的框架》，Proc。计算。科学。，29, 1546-1556 (2014) [8] 帕克，Y。；Min，J.-K。；Shim，K.，使用mapreduce处理概率天际线查询，Proc。荷兰VLDB。，1406-1417年8月12日（2015年） [9] 刘春明。；Tang，S.-W.，不确定数据流上的有效概率天际线查询过程，Proc。计算。科学。，63, 40-47 (2015) [10] 张伟。；李，A。；Cheema，文学硕士。；Zhang，Y。；Chang，L.，不确定数据流上的概率天际线计算，万维网，18，5，1331-1350（2015） [11] Le，T.M.N。；曹，J。；He，Z.，使用概率天际线元组的优势回答概率数据的天际线查询，Inf.Sci。，340, 58-85 (2016) ·Zbl 1395.68109号 [12] Sacharidis，D。；Arvanitis，A。；Sellis，T.，概率背景天际线，（ICDE（2010）），273-284 [13] 张，Q。；Ye，P。；林，X。；Zhang，Y.，不确定偏好下的Skyline概率，（EDBT/ICDT（2013）），395-405 [14] Pujari，A.K。；卡吉塔，V.R。；加格，A。；Padmanabhan，V.，《天际线概率的双向搜索》（算法和离散应用数学-CALDAM 2015）。算法和离散应用数学——2015年CALDAM，印度坎普尔IIT，2015年2月8日至10日。算法和离散适用数学——CALDAM 2015。算法和离散应用数学——CALDAM 2015，印度坎普尔IIT，2015年2月8日至10日，LNCS，第8959卷（2015），Springer），250-261·Zbl 1432.68115号 [15] Pujari，A.K。；卡吉塔，V.R。；加格，A。；Padmanabhan，V.，《不确定偏好下概率天际线的高效计算》，《信息科学》。，324, 146-162 (2015) ·Zbl 1390.68248号 [16] 卡吉塔，V.R。；Pujari，A.K。；Padmanabhan，V.公司。；库马尔，V。；Sahu，S.K.，不确定偏好数据库天际线对象的基于阈值的直接计算，（环太平洋国际人工智能会议（2016），Springer），193-205 [17] 道森，D。；Sankoff，D.，概率不等式，Proc。美国数学。Soc.，18，3，504-507（1967）·Zbl 0154.19401号 [18] de Caen，D.，并集概率的下界，离散数学。，169, 1-3, 217-220 (1997) ·Zbl 0874.60001号 [19] Frolov，A.，事件并概率的界和Borel-Cantelli引理，Stat.Probab。莱特。，82, 12, 2189-2197 (2012) ·Zbl 1471.60040号 [20] Hoppe，F.M.，通过子集优化改进概率界，离散数学。，306, 5, 526-530 (2006) ·Zbl 1093.60010号 [21] Kounias，E.，《应用程序并集概率的界》，《数学年鉴》。Stat.，39，6，2154-2158（1968）·Zbl 0177.44901号 [22] Kuai，H。；Alajaji，F。；Takahara，G.，事件有限并集概率的下限，离散数学。，215, 147-158 (2000) ·Zbl 0960.60017号 [23] 索贝尔，M。；Uppuluri，V.，《关于并集和交集概率的相同程度的Bonferroni型不等式》，《数学年鉴》。Stat.，43，5，1549-1558（1972）·Zbl 0254.60013号 [24] Chung，K。；Erdos，P.，关于Borel-Cantelli引理的应用，Trans。美国数学。《社会学杂志》，72，1，179-186（1952）·Zbl 0046.35203号 [25] Frechet，M.，总概率理论的推广，Fundam。数学。，25, 1, 379-387 (1935) [26] Galambos，J。；Simonelli，I.，Bonferroni型不等式及其应用（1996），Springer:Springer Berlin·Zbl 0921.60017号 [27] Gallot，S.，若干随机变量最大值的界，J.Appl。概率。，3, 2, 556-558 (1966) ·Zbl 0147.17701号 [28] 库尼亚斯，S。；Marin，J.，最佳线性Bonferroni边界，SIAM J.Appl。数学。，30, 2, 307-323 (1976) ·兹伯利0334.60001 [29] Prepoka，A.，Boole-Bonferroni不等式和线性规划，Oper。第36号、第1号、第145-162号决议（1988年）·兹比尔0642.60012 [30] Renyi，A.，《概率基础》（1970），《霍尔登·戴·旧金山》·Zbl 0203.49801号 [31] 奥尔森，C。；埃里克森，A.P。；Kahl，F.，《解决大规模二元二次问题：谱方法与半定规划》（Computer Vision and Pattern Recognition，2007），1-8 [32] 奥尔森，C。；埃里克森，A.P。；Kahl，F.，二元二次优化问题的改进谱松弛方法，计算。视觉。图像理解。，112, 1, 3-13 (2008) [33] Courrieu，P.，Moore-Penrose逆矩阵的快速计算，神经信息处理莱特。修订版，8、2、25-29（2005） [34] 佩特科维奇，M。；Stanimirovic，P.，广义反演并不比矩阵乘法困难，J.Compute。申请。数学。，230, 1, 270-282 (2009) ·Zbl 1170.65020号 [35] 潘，V.Y。；陈振清，矩阵特征问题的复杂性，（第三十一届ACM计算理论年会论文集（1999），ACM），507-516·Zbl 1346.68103号 [36] Pujari，A.K.，《最佳线性Bonferroni界和相关多面体》（1979年），IIT坎普尔：印度坎普尔，博士论文（未发表） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。