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Erschienen in:

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Keys with Probabilistic Intervals

verfasst von : Pieta Brown, Jeeva Ganesan, Henning Köhler, Sebastian Link

Erschienen in: Conceptual Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Probabilistic databases accommodate well the requirements of modern applications that produce large volumes of uncertain data from a variety of sources. We propose an expressive class of probabilistic keys which empowers users to specify lower and upper bounds on the marginal probabilities by which keys should hold in a data set of acceptable quality. Indeed, the bounds help organizations balance the consistency and completeness targets for their data quality. For this purpose, algorithms are established for an agile schema- and data-driven acquisition of the right lower and upper bounds in a given application domain, and for reasoning about these keys. The efficiency of our acquisition framework is demonstrated theoretically and experimentally.

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Titel: Keys with Probabilistic Intervals
verfasst von: Pieta Brown
Jeeva Ganesan
Henning Köhler
Sebastian Link
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Conceptual Modeling
Print ISBN: 978-3-319-46396-4

Electronic ISBN: 978-3-319-46397-1

Copyright-Jahr: 2016
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46397-1_13

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