| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第13页 |
| ·相关工作 | 第13-16页 |
| ·概率数据模式和概率数据库模型 | 第14-15页 |
| ·不确定数据管理项目 | 第15页 |
| ·不确定查询分析处理 | 第15-16页 |
| ·不确定数据清洗 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 不确定数据模型和不确定数据查询 | 第18-30页 |
| ·不确定数据模型和概率数据库 | 第18-21页 |
| ·不确定数据模型 | 第18页 |
| ·概率数据库的描述和定义 | 第18-21页 |
| ·不确定数据查询分类 | 第21-25页 |
| ·基于实体查询的评估及回答质量 | 第25-29页 |
| ·ERQ 的评估及查询回答质量 | 第25-26页 |
| ·ENNQ 和 EMinQ（EMinQ）的评估及查询回答质量 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 不确定数据重复记录检测 | 第30-47页 |
| ·重复检测的主要步骤 | 第30-32页 |
| ·重复检测中的字段匹配 | 第32-36页 |
| ·基于字符的相似性度量 | 第32-34页 |
| ·基于标记的相似性度量 | 第34-35页 |
| ·语音的相似度量 | 第35页 |
| ·XML 数据的相似性度量 | 第35-36页 |
| ·重复检测中的记录匹配模型 | 第36-39页 |
| ·概率匹配模型 | 第37-38页 |
| ·基于规则的方法 | 第38-39页 |
| ·不确定数据重复记录检测 | 第39-41页 |
| ·无依赖的不确定重复检测 | 第39-40页 |
| ·有依赖的不确定重复检测 | 第40-41页 |
| ·X-元组重复检测模型及其改进 | 第41-44页 |
| ·x-元组重复检测模型 | 第41-42页 |
| ·x-元组重复检测模型的改进 | 第42-44页 |
| ·实验 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 属性不确定数据的清洗 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·系统架构 | 第48-49页 |
| ·概率查询质量和查询资源预算 | 第49-50页 |
| ·质量分值 | 第49-50页 |
| ·查询资源预算 | 第50页 |
| ·查询质量在有限资源下的最大化 | 第50-55页 |
| ·单查询 | 第51-52页 |
| ·SQ 问题的动态规划算法 | 第52-53页 |
| ·共享查询资源预算的多查询 | 第53页 |
| ·近似最优的解决方案 | 第53-54页 |
| ·随机启发式算法和最大启发式算法 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·实验配置 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第五章 元组不确定数据的清洗 | 第59-79页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·系统架构 | 第60-62页 |
| ·概率数据库模型和不确定查询 | 第62-63页 |
| ·概率数据库模型 | 第62页 |
| ·不确定查询 | 第62-63页 |
| ·PWS-评估质量 | 第63-68页 |
| ·PWS-EQ | 第63-64页 |
| ·PWS-EQ 的 c-形式 | 第64-65页 |
| ·ERQ 的 c-形式推导 | 第65-66页 |
| ·EMinQ 的 c-形式推导 | 第66-68页 |
| ·不确定元组数据清洗 | 第68-72页 |
| ·问题定义 | 第68-69页 |
| ·评估质量提高 | 第69-70页 |
| ·数据清洗算法 | 第70-71页 |
| ·启发式数据清理算法 | 第71页 |
| ·增量查询处理 | 第71-72页 |
| ·结果 | 第72-78页 |
| ·实验配置 | 第72页 |
| ·结果 | 第72-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·总结 | 第79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第88页 |