華南理工大學(xué)本科畢業(yè)設計開(kāi)題報告

　　一、選題的背景及意義

　　近四十年來(lái)，傳統的確定性數據( deterministic data)

　　管理技術(shù)得到了極大的發(fā) 展，造就了一個(gè)數百億的數據庫產(chǎn)業(yè)。

　　數據庫技術(shù)和系統已經(jīng)成為信息化社會(huì )基 礎設施建設的重要支撐。

　　在傳統數據庫的應用中，數據的存在性和精確性均確定 無(wú)疑。

　　近年來(lái)，隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步和人們對數據采集和處理技術(shù)理解的不斷深入， 不確定性數據( uncertain data)

　　得到了廣泛的重視。

　　在許多現實(shí)的應用中，例如 經(jīng)濟、軍事、物流、金融、電信等領(lǐng)域，數據的不確定性普遍存在，不確定性數 據扮演著(zhù)關(guān)鍵角色。

　　傳統的數據管理技術(shù)卻無(wú)法有效管理不確定性數據，這就引 發(fā)了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對研發(fā)新型的不確定性數據管理技術(shù)的興趣。

　　由于不確定性數據的產(chǎn)生原因比較復雜（可能是原始數據本身不準確或是采 用了粗粒度的數據集合，也可能是為了滿(mǎn)足特殊應用目的或是在處理缺失值、數 據集成過(guò)程中而產(chǎn)生的），因此，不確定性數據的種類(lèi)較多，例如關(guān)系型數據、半 結構化數據、流數據、移動(dòng)對象數據等，相應地也出現了許多與數據類(lèi)型緊密相 關(guān)的數據模型。

　　定義與應用場(chǎng)景相匹配的數據模型是不確定性數據管理的首要任務(wù). 在不確 定性數據管理領(lǐng)域,最常用的模型是可能世界模型(possibleworld model)。該模型 從一個(gè)不確定性數據庫演化出很多確定的數據庫實(shí)例(稱(chēng)為可能世界實(shí)例)

　　,而且 所有實(shí)例的概率之和為 1. 不確定性數據的種類(lèi)較多,例如關(guān)系型數據、半結構化 數據、流數據、移動(dòng)對象數據等,盡管存在許多與數據類(lèi)型緊密相關(guān)的數據模型, 但是這些模型最終都可以轉化為可能世界模型. 其中，基于 xml 的不確定性數據建模的研究對象主要是半結構化數據模型。

　　半結構化數據模型( semistructured data model)

　　能有效描述缺乏嚴格模式結構的 數據。

　　半結構化數據通�？梢杂梦臋n樹(shù)來(lái)描述。

　　Dekhtyar 等人提出了一種管理 概率半結構化數據(probabilistic semistructured data)

　　的方法，該方法以關(guān)系數據庫 技術(shù)為基礎，支持豐富的`代數查詢(xún)。

　　更多的工作則是直接以文檔樹(shù)形式描述不確 定性半結構化數據，例如p2 文檔模型( p2document model)、概率樹(shù)模型，以及 PXML 模型 、Keulen 等人的概率樹(shù)模型、PrXML 模型等。

　　二、工作任務(wù)分析

　　我在小組中的研究部分是不確定性數據的模型。項目開(kāi)啟后，我的工作與任 務(wù)可分解分以下幾個(gè)部分 1、學(xué)習與整理前輩們在不確定性數據方面的研究成果。這項目工作任務(wù)主要分三個(gè)階段進(jìn)行。第一階段是廣泛地收集與了解不確定性數據的相關(guān)知識，了解不確定性數據的輪廓，知道相關(guān)的術(shù)語(yǔ)、概念，方便以后與別人作相關(guān)的交流。

　　第二階段是有針對性學(xué)習與理整理現有的不確定性數據模型方面的理論知識。這 一階段，要知道各種模型的概念、所針對不同種類(lèi)的數據、以及它們優(yōu)勢與不足 之處。第三階段是把精力放在不確定性數據研究的某種數據的模型上。

　　此階段要做到對相關(guān)的模型在較深入的理解，不單要知道他們的定義、優(yōu)劣、具體應用情 況，還要理解它們在數學(xué)上表述、證明。

　　2、對現有的不確定性數據模型提出自己的見(jiàn)解。主要包括以下一系列的活動(dòng)：

　　1）仔細研究現在模型的優(yōu)點(diǎn)與不足之處；2）與其它組員（還有指導老師以及相 關(guān)的研究人員）交流看法，尤其是向其它組員了解在不確定性數據的存儲與查詢(xún) 方面算法知識，為優(yōu)化工作提供依據與靈感。3）整理所收集到的不確定性數據模 型的資料。

　　三、調研報告

　　1 不確定性數據與xml 的發(fā)展史 實(shí)際上，針對不確定性數據的研究工作已經(jīng)有幾十年歷史了。從二十世紀八 十年代末開(kāi)始，針對概率數據庫（probabilistic database）的研究工作就從未間斷， 這類(lèi)研究工作將不確定性引入到關(guān)系數據模型中去，取得較大研究進(jìn)展。近年來(lái)， 針對不確定性數據的研究工作則在更廣的范圍之內取得更大的進(jìn)展，即：在更豐 富的數據類(lèi)型上處理更多種類(lèi)的查詢(xún)任務(wù)。不確定性數據管理技術(shù)的典型框架包 含四大部分：模型定義、預處理與集成、存儲與索引、查詢(xún)分析處理。

　　可擴展標記語(yǔ)言XML（eXtensible Markup Language）〔1〕是一種簡(jiǎn)單靈活的 文本格式的可擴展標記語(yǔ)言，起源于 SGML(Standard Generalized Markup Language)，是 SGML 的一個(gè)子集合，也就是 SGML 的一個(gè)簡(jiǎn)化版本，非常適合 于在 Web 上或者其它多種數據源間

　　進(jìn)行數據的交換。隨著(zhù) Web 上數據的增多， HTML 的缺點(diǎn)越來(lái)越突出。W3C 的成員認識到，必須有一種方法能夠把數據本身 和數據的顯示分離開(kāi)來(lái)，這樣W3C 在1996 年提出了XML 的概念。XML 不僅保 留了SGML 的很多優(yōu)點(diǎn)，而且更加容易操作以及在World Wide Web 環(huán)境下實(shí)現。

　　1998 年，XML 成了W3C 的推薦標準。

　　2 不確定性數據的發(fā)展方向 在傳統數據庫的應用中，數據的存在性和精確性均確鑿無(wú)疑。近年來(lái)，隨著(zhù) 技術(shù)的進(jìn)步和人們對數據采集和處理技術(shù)理解的不斷深入，不確定性數據 （uncertain data）得到廣泛的重視。在許多現實(shí)的應用中，例如：經(jīng)濟、軍事、 物流、金融、電信等領(lǐng)域，數據的不確定性普遍存在，不確定性數據扮演關(guān)鍵角 色。傳統的數據管理技術(shù)卻無(wú)法有效管理不確定性數據，這就引發(fā)了學(xué)術(shù)界和工 業(yè)界對研發(fā)新型的不確定性數據管理技術(shù)的興趣。針對不確定性數據的研究工作 則在更廣的范圍之內取得更大的進(jìn)展，即：在更豐富的數據類(lèi)型上處理更多種類(lèi) 的查詢(xún)任務(wù)。

　　四、方案擬定與分析

　　1、采用由大到小，由淺入深的順序進(jìn)行研究。

　　不確定性數據對于我來(lái)說(shuō)，是比較新的東西。要想快速把握一樣新的東西， 并不斷深入，從整體上了解它的整個(gè)框架，是很重要的。這樣可以防止在研究的 過(guò)程中迷失方向，同時(shí)，從整體上把握了不確定性數據后，也可以更方便更有效 率地與別人進(jìn)行交流，更有效地從網(wǎng)絡(luò )上檢索到有用的信息。

　　萬(wàn)丈高樓平地起，把握不確定性數據的整體，就是為不確定性數據的模型研 究打基礎�；�礎扎實(shí)，深入研究階段才能底氣。

　　五、畢業(yè)論文撰寫(xiě)提綱

　　摘要Abstract

　　第一章 緒論

　　1.1 不確定性數據的背景

　　1.2 不確定性數據的管理框架

　　1.2.1 模型定義

　　1.2.2 預處理與集成

　　1.2.3 存儲與索引

　　1.2.4 查詢(xún)分析處理

　　1.3 不確定性數據的模型

　　1.4 建模的要求與挑戰

　　1.4.1 龐大的可能世界實(shí)例集合

　　1.4.2 新出現的維度———概率維

　　1.4.3 不確定性數據管理的理論問(wèn)題

　　第二章 可能世界模型

　　2.1 可能世界模型的簡(jiǎn)介

　　2.2 可能世界模型的舉例與說(shuō)明 第三章 針對關(guān)系型數據的模型

　　3.1 Probabilistic ?-table 模型 3.2 Probabilistic or-set table 模型 3.3 Probabilistic or-set-?

　　Table 模型 3.4 Probabilistic c-table 模型 3.4.1 三個(gè)簡(jiǎn)單的表達系統

　　3.4.2 Probabilistic c-table 第四章 針對半結構化數據的模型 4.1 p-document 模型 4.1.1 模型簡(jiǎn)介 4.1.2 xml 4.1.3 模型定義的相關(guān)問(wèn)題與解決方法 4.2 概率樹(shù)模型模型（probabilistic tree model 4.2.1 模型快照

　　4.2.2 模型的定義 4.2.3 模型的不足之處 4.3 PXDB 模型 4.3.1 PXDB 模型引入 4.3.2 模型定義 4.3.3 c-formulae 4.3.4 模型評價(jià) 第五章 其它模型

　　5.1 針對數據流的模型

　　5.1.1 針對數據流的模型

　　5.1.2 一個(gè)常用模型的定義

　　5.1.3 相關(guān)窗口的分類(lèi)

　　5.2 針對多維數據的模型

　　5.2.1 關(guān)于OLAP

　　5.2.2 針對多維數據的模型

　　5.2.3 相關(guān)模型

　　第六章 總結

　　6.1 內容總結

　　6.2 展望 參考文獻 致謝

　　六、 實(shí)施計劃

　　設計總共用時(shí)3 個(gè)半月左右。

　　具體安排如下：

　　2010.3.1——2010.4.11 論文選題，收集資料，并完成開(kāi)題報告初稿。

　　2010.4.12——2010.4.30 學(xué)習與整理不確定性數據的相關(guān)資料。

　　2010.5.1——2010.5.15 進(jìn)入不確定性數據模型深入研究階段，并完成論文初 稿。

　　2010.5.16——2010.5.25 修改畢業(yè)論文 2010.5.26——2010.6.10 整理好材料，裝訂好論文，進(jìn)行答辯準備。

　　指導教師意見(jiàn)：

　　簽 名：

　　年 月 日 備注：

　　1、要有10 篇以上相關(guān)文章的閱讀量。

　　2、理、工科開(kāi)題報告撰寫(xiě)不少于2500 字，人文社科開(kāi)題報告不少于3500 字，包括論文選題 的背景和意義、工作任務(wù)分析、調研報告、方案擬定與分析、畢業(yè)論文撰寫(xiě)提綱及實(shí)施計 劃、文獻綜述（理、工科可不提交文獻綜述）等。

　　3、電腦打印，用 A4 紙，頁(yè)邊距左邊 3。2cm，右邊 2。54cm，上下邊距 2。54cm，在左邊裝 訂；內容為小四號宋體，行距為固定值20 磅。

　　4、文獻綜述（按文獻綜述格式打�。└皆陂_(kāi)題報告后面一起裝訂。

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