[論文レビュー] Query Data With Fuzzy Information In Object-Oriented Databases An Approach Interval Values

Đoàn Văn Thắng, Đoàn Văn Ban|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2016

Data Management and Algorithms被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、区間値 [0,1] 内に属性値を表現することで、オブジェクト指向データベースにおける曖昧で不確実なデータの照会に新たなアプローチを提案する。ヒッジ代数の意味論を活用し、部分区間の比較アルゴリズムを導入することで、曖昧な照会評価を可能にし、曖昧なデータの取り扱いにおける精度を向上させつつ意味論的一致性を保つ。

ABSTRACT

In this paper, we propose methods of handling attributive values of object classes in object oriented database with fuzzy information and uncertainty based on quantitatively semantics based hedge algebraic. In this approach we consider to attributive values (as well as methods) object class is interval values and the interval values are converted into sub interval in [0, 1] respectively. That its the fuzziness of the elements in the hedge algebra is also sub interval in [0,1]. So, we present an algorithm allows the comparison of two sub interval [0,1] helping the requirements of the query data

研究の動機と目的

• オブジェクト指向データベースにおける不確実で曖昧なデータの照会という課題に対処すること。
• 属性値とメソッドを [0,1] の区間値としてモデル化することで、曖昧性を表現すること。
• 区間ベースの表現とヒッジ代数の意味論を統合し、定量的曖昧推論を可能にすること。
• [0,1] 内の部分区間の比較メカニズムを構築し、照会評価を支援すること。
• OOデータベースにおける曖昧情報の正確で意味論的に意味のある照会を可能にすること。

提案手法

• オブジェクトクラスの属性とメソッドを [0,1] の範囲にマップされた区間値として表現する。
• ヒッジ代数の意味論に基づき、[0,1] 内の部分区間を用いて曖昧性をモデル化する。
• [0,1] 内の2つの部分区間の比較アルゴリズムを定義し、照会における曖昧条件の評価を可能にする。
• 区間比較メカニズムを活用して、選択、ジョイン、その他の照問操作を支援する。
• 曖昧な意味論と区間演算の整合性を保証し、信頼できる照問結果を得る。
• アプローチをオブジェクト指向データベースモデルに統合し、曖昧照問処理を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 曖昧で不確実なデータは、オブジェクト指向データベースでどのように効果的にモデル化できるか？
• RQ2 OOデータベースにおける曖昧な属性値に適した、区間ベースの表現は何か？
• RQ3 区間値間の曖昧比較を形式的に定義し、計算するにはどうすればよいか？
• RQ4 曖昧データに対する正確な照問評価を可能にするメカニズムは何か？
• RQ5 提案された区間比較アルゴリズムは、照問の正確性と整合性をどのように向上させるか？

主な発見

• 提案された区間表現は、[0,1] 内の曖昧な属性値を効果的にモデル化でき、正確な意味論的解釈を可能にする。
• 部分区間比較アルゴリズムは、照問における曖昧条件の評価のための形式的メカニズムを提供する。
• [0,1] 内の区間への曖昧要素のマッピングにより、既存のデータベース照問処理論理との統合が可能になる。
• このアプローチは、ヒッジ代数の意味論と整合性を保ちながら、曖昧データに対する照問処理を支援する。
• 区間ベースの推論を通じて、オブジェクト指向データベースにおける不確実性の信頼できる取り扱いが可能になる。
• 形式的な意味論を備えたフレームワークとして、OOデータベースに曖昧照問を拡張する可能性が示された。