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Contribution Details
| Type | Master's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Exact and approximate confidence computation in temporal probabilistic databases |
| Organization Unit | |
| Authors |
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| Supervisors |
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| Language |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology |
| Number of Pages | 49 |
| Date | 2014 |
| Abstract Text | Probabilistic databases and temporal databases are a field of interest in recent research. In this work a temporal probabilistic database schema is suggested that combines both aspects into one. To query such databases, we present a full relational algebra, which uses lineage as Boolean formulas to keep track of the origin of derived tuples. Furthermore, we investigate four algorithms to compute the confidence value of derived tuples by using lineage. We implemented all concepts of this work in the PostgreSQL database system and experiments show the performance of the lineage computation and of the four confidence computation algorithms. |
| Zusammenfassung | Probabilistische und temporale Datenbanken sind grosse Interessengebiete in der heutigen Forschung. In dieser Arbeit wird ein temporales probabilistisches Datenbankschema vorgeschlagen, welches die Aspekte beider Bereiche vereint. Wir präsentieren eine komplette Relationale Algebra, die es erlaubt Abfragen in solchen Datenbanken durchzuführen. Dazu verwenden wir boolesche Formeln, die sogenannte Lineage, welche die Herkunft von abgeleiteten Tupeln repräsentieren. Zudem untersuchten wir vier Algorithmen, welche es erlauben den probabilistischen Wert eines abgeleiteten Tupels mit Hilfe der Lineage zu berechnen. Alle Konzepte von dieser Arbeit wurden in das PostgreSQL Datenbanksystem integriert und Experimente zeigen die Performanz der Lineageberechnung und der vier Algorithmen zur Wahrscheinlichkeitsberechnung. |
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