| 论文创新点 | 第5-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第13-28页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-24页 |
| 1.2.1 不一致数据可信度评估方法 | 第14-17页 |
| 1.2.2 不确定关系数据模型 | 第17-19页 |
| 1.2.3 概率数据库的结果元组可信度计算 | 第19-21页 |
| 1.2.4 数据溯源 | 第21-23页 |
| 1.2.5 存在的问题 | 第23-24页 |
| 1.3 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4 论文结构 | 第25-28页 |
| 第二章 质量评估中面向事实陈述句的描述粒度提升方法 | 第28-49页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 问题定义 | 第29-31页 |
| 2.3 寻找缺失项的top-k方法 | 第31-33页 |
| 2.4 SCFSs冲突消除的处理框架 | 第33-34页 |
| 2.5 缺失项挖掘 | 第34-40页 |
| 2.5.1 缺失项关联关系分析 | 第34-35页 |
| 2.5.2 缺失项组选择方法 | 第35-37页 |
| 2.5.3 基于聚类的缺失项组选择方法 | 第37-38页 |
| 2.5.4 基于知识库的缺失项挖掘方法 | 第38-40页 |
| 2.6 语句扩展 | 第40-41页 |
| 2.7 实验及分析 | 第41-48页 |
| 2.7.1 数据集描述 | 第41-43页 |
| 2.7.2 缺失项候选收集效果分析 | 第43-44页 |
| 2.7.3 缺失项挖掘方法效果分析 | 第44-46页 |
| 2.7.4 错误分析 | 第46-47页 |
| 2.7.5 语句扩展性能分析 | 第47页 |
| 2.7.6 通过可信度计算进行真实性识别的性能分析 | 第47-48页 |
| 2.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 支持属性级溯源的不确定数据存储模型 | 第49-61页 |
| 3.1 引言 | 第49-52页 |
| 3.2 带有溯源信息的不确定数据建模 | 第52-55页 |
| 3.3 不确定数据查询结果的溯源表示 | 第55-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于属性级溯源表达式的结果概率计算方法 | 第61-81页 |
| 4.1 引言 | 第61-63页 |
| 4.2 属性级溯源表达式的概率计算 | 第63-65页 |
| 4.3 结果元组的概率计算 | 第65-70页 |
| 4.4 优化方案 | 第70-75页 |
| 4.4.1 散列溯源表达式 | 第70-73页 |
| 4.4.2 构建共享路径表 | 第73-74页 |
| 4.4.3 原子析取式预计算 | 第74-75页 |
| 4.5 实验及分析 | 第75-80页 |
| 4.5.1 优化方案评估 | 第76-77页 |
| 4.5.2 共享路径测试 | 第77-80页 |
| 4.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 存在依赖的不确定数据的结果概率计算方法 | 第81-98页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 预备知识 | 第82-85页 |
| 5.3 约束-关联图 | 第85-87页 |
| 5.4 约束-关联图上的依赖推断 | 第87-90页 |
| 5.5 结果元组的概率计算 | 第90-94页 |
| 5.6 实验及分析 | 第94-96页 |
| 5.7 本章小结 | 第96-98页 |
| 第六章 支持属性级溯源的不确定数据管理系统 | 第98-105页 |
| 6.1 数据管理语言 | 第98-101页 |
| 6.2 系统核心功能 | 第101-105页 |
| 第七章 总结与展望 | 第105-108页 |
| 7.1 本文总结 | 第105-106页 |
| 7.2 研究展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 附录1 攻读博士学位期间科研成果 | 第116-117页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |