Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-26567
Titel: Efficient querying and learning in probabilistic and temporal databases
Sonstige Titel: Effizientes Anfragen und Lernen in probabilistischen und temporalen Datenbanken
Verfasser: Dylla, Maximilian
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2014
SWD-Schlagwörter: Datenbank
Zeitliches Datenbanksystem
Datalog
Konsistenz <Informatik>
Wahrscheinlichkeit
Überwachtes Lernen
Freie Schlagwörter: Probabilistische Datenbank
temporal database
probabilistic database
consistency constraints
learning
querying
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Dissertation
Kurzfassung: Probabilistic databases store, query, and manage large amounts of uncertain information. This thesis advances the state-of-the-art in probabilistic databases in three different ways: 1. We present a closed and complete data model for temporal probabilistic databases and analyze its complexity. Queries are posed via temporal deduction rules which induce lineage formulas capturing both time and uncertainty. 2. We devise a methodology for computing the top-k most probable query answers. It is based on first-order lineage formulas representing sets of answer candidates. Theoretically derived probability bounds on these formulas enable pruning low-probability answers. 3. We introduce the problem of learning tuple probabilities which allows updating and cleaning of probabilistic databases. We study its complexity, characterize its solutions, cast it into an optimization problem, and devise an approximation algorithm based on stochastic gradient descent. All of the above contributions support consistency constraints and are evaluated experimentally.
Probabilistische Datenbanken können große Mengen an ungewissen Informationen speichern, anfragen und verwalten. Diese Doktorarbeit treibt den Stand der Technik in diesem Gebiet auf drei Arten vorran: 1. Ein abgeschlossenes und vollständiges Datenmodell für temporale, probabilistische Datenbanken wird präsentiert. Anfragen werden mittels Deduktionsregeln gestellt, welche logische Formeln induzieren, die sowohl Zeit als auch Ungewissheit erfassen. 2. Ein Methode zur Berechnung der k Anworten höchster Wahrscheinlichkeit wird entwickelt. Sie basiert auf logischen Formeln erster Stufe, die Mengen an Antwortkandidaten repräsentieren. Beschränkungen der Wahrscheinlichkeit dieser Formeln ermöglichen das Kürzen von Antworten mit niedriger Wahrscheinlichkeit. 3. Das Problem des Lernens von Tupelwahrscheinlichkeiten für das Aktualisieren und Bereiningen von probabilistischen Datenbanken wird eingeführt, auf Komplexität und Lösungen untersucht, als Optimierungsproblem dargestellt und von einem stochastischem Gradientenverfahren approximiert. All diese Beiträge unterstützen Konsistenzbedingungen und wurden experimentell analysiert.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-58146
hdl:20.500.11880/26623
http://dx.doi.org/10.22028/D291-26567
Erstgutachter: Weikum, Gerhard
Tag der mündlichen Prüfung: 9-Mai-2014
SciDok-Publikation: 20-Jun-2014
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
Fachrichtung: MI - Informatik
Fakultät / Institution:MI - Fakultät für Mathematik und Informatik

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