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Probabilistic Ranking Techniques in Relational Databases (Synthesis Lectures on Data Management)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Probabilistic Ranking Techniques in Relational Databases
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Ranking queries are widely used in data exploration, data analysis and decision making scenarios. While most of the currently proposed ranking techniques focus on deterministic data, several emerging applications involve data that are imprecise or uncertain. Ranking uncertain data raises new challenges in query semantics and processing, making conventional methods inapplicable. Furthermore, the interplay between ranking and uncertainty models introduces new dimensions for ordering query results that do not exist in the traditional settings. This lecture describes new formulations and processing techniques for ranking queries on uncertain data. The formulations are based on marriage of traditional ranking semantics with possible worlds semantics under widely-adopted uncertainty models. In particular, we focus on discussing the impact of tuple-level and attribute-level uncertainty on the semantics and processing techniques of ranking queries. Under the tuple-level uncertainty model, we describe new processing techniques leveraging the capabilities of relational database systems to recognize and handle data uncertainty in score-based ranking. Under the attribute-level uncertainty model, we describe new probabilistic ranking models and a set of query evaluation algorithms, including sampling-based techniques. We also discuss supporting rank join queries on uncertain data, and we show how to extend current rank join methods to handle uncertainty in scoring attributes. Table of Contents: Introduction / Uncertainty Models / Query Semantics / Methodologies / Uncertain Rank Join / Conclusion.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Probabilistic Ranking Techniques in Relational Databases | Ihab Ilyas (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Data Management | viii | Englisch | 2011 | Springer | EAN 9783031007187 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Data Cleaning
Sprache: Englisch
Verlag: Association for Computing Machinery, 2019
ISBN 10: 1450371523 ISBN 13: 9781450371520
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 97,66
EUR 14,11 Versand
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Data Cleaning
Sprache: Englisch
Verlag: Association for Computing Machinery, 2019
ISBN 10: 1450371523 ISBN 13: 9781450371520
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Data Cleaning
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 282 pages. 9.25x7.50x0.75 inches. In Stock.
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Data Cleaning
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 260 pages. 9.50x7.75x1.00 inches. In Stock.
