[发明专利]基于D-S证据理论的不确定性数据世系查询处理方法

摘要

本发明涉及一种基于D-S证据理论的不确定性数据世系查询处理方法，以涉及不确定性数据表的选择、投影和连接查询操作为代表，从描述SPJ查询操作的世系表达式出发，获取每个输入数据项对结果数据项的基本概率赋值；接着，基于D-S证据理论中的证据组合规则，计算多个输入数据项的不确定性对各结果数据项不确定性的联合影响，得到各结果数据项的概率赋值；然后，通过对各结果数据项的概率赋值进行规范化处理，计算各结果数据项的信念值和似然值，从而度量结果数据项的不确定性，与直接基于输入不确定性数据的可能世界实例所得到的结果相一致，可基于此对世系查询结果进行验证评估。

主权项

1.一种基于D-S证据理论的不确定性数据世系查询处理方法，其特征在于：首先，以涉及两张不确定性数据表的选择、投影和连接查询操作为代表，从描述SPJ查询操作的世系表达式出发，获取每个输入数据项对结果数据项的基本概率赋值；接着，基于D-S证据理论中的Dempster证据组合规则，计算多个输入数据项的不确定性对各结果数据项不确定性的联合影响，得到各结果数据项的概率赋值；然后，通过对各结果数据项的概率赋值进行规范化处理，计算各结果数据项的信念值和似然值，从而度量结果数据项的不确定性，与直接基于输入不确定性数据的可能世界实例所得到的结果相一致，具体步骤为：(1)获取输入数据项的基本概率赋值设A和B是包含元组级不确定性的输入数据表，形如的SPJ查询操作表示：A和B的连接结果之上对属性c进行投影(π_c)，得到包括属性c的结果数据表R，{r₁，r₂，…，r_l}为R中的数据项(用元组标识表示)，λ：A×B→R为世系函数，λ(r_j)为r_j(1≤j≤l)的世系表达式，表示为A和B中数据项的布尔公式，以A作为证据数据表，A中的一个数据项包括同一实体或事件的多个可能取值，即A对R的一个证据，{a₁，a₂，…，a_n}为A中的数据项，a_i中第k个可能取值a_ik的概率值，记为p_ik(1≤i≤n，k≥1)，其中n为A中数据项个数即元组数；类似地，{b₁，b₂，…，b_n′}为B中的数据项，b_x中第y个可能取值b_xy的概率值记为p_xy(1≤x≤n′，y≥1)，其中n′为B中数据项个数，用m_i(r_j)表示证据证据a_i对结果r_j的基本概率赋值；①若a_ik∧b_xy∈λ(r_j)，则m_i(r_j)＝p_ik·p_xy；②若Σkpik<1,]]>则mi(Θ)=1-Σj=1lmi(rj),]]>其中Θ表示R中其他的数据项子集，(2)计算结果数据项的概率赋值基于D-S证据理论中的Demspter证据组合规则，将对应于任意两个不同证据的基本概率赋值m_i(r_j)和m′_i(r′j)进行组合(1≤i，i′≤n，i≠i′；r_j，r′_j∈{r₁，r₂，…，r_l}∪Θ)，针对结果数据项r＝r_j∩r′_j，用m(r)表示对基本概率赋值m_i(r_j)和m′_i(r′_j)进行组合的结果，且m(r)=mi⊕mi′(r)=Σri∩ri′=rmi(ri)·mi′(ri′)]]>(公式1)其中，为证据组合算子，满足交换律和结合律，因此，按照m₁，m₂，…，m_n，的顺序根据公式1进行组合运算，得到A和B中所有输入数据项的不确定性对结果r的联合影响，n为证据表A中数据项的个数，(3)度量结果数据项的不确定性若表示基于世系表达式来推断结果R中数据项的不确定性时，作为证据的输入数据项之间存在冲突，因此，为了计算r(r∈{r₁，r₂，…，r_l}∪Θ)的信念值，将空集所丢失的概率赋值组合结果按比例补到非空结果集上，引入规范化因子对m(r)进行规范化处理，使得对于所有的m(r)仍有接着，计算结果数据项r_j(1≤j≤l)的信念值Bel(r_j)＝m(r_j)·K^-1和似然值，分别表示在R中r_j为真的信任程度和非假的信任程度，进而，利用信念值和似然值构成的区间来度量结果数据项r_j的不确定性，表示为U(r_j)＝[Bel(r_j)，Pl(r_j)]，(4)结果有效性验证评估不确定性数据的可能世界模型，以穷举的方式从不确定数据源演化出诸多确定的数据库实例，称为可能世界实例，由输入的不确定性数据项，给出仅包括r_j(1≤j≤l)的可能世界实例、以及包括r_j及其他数据项的可能世界实例，其概率值分别为L_j和U_j；可以得到结论Bel(r_j)∈[L_j，U_j]，说明了用U(r)度量结果数据项的不确定性是合理的，以上步骤(1)～(4)中，从世系表达式出发，得到输入数据项对结果数据项的基本概率赋值，考虑了未知信息，不需假设“先验知识完备”；基于Dempster证据组合规则计算结果数据项的概率赋值，反映了世系所涉及不确定性数据项之间的内在关系，并得到了输入数据不确定性对查询结果不确定性的联合影响。