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【2h】

A novel probabilistic pruning approach to speed up similarity queries in uncertain databases

机译：一种新的概率修剪方法，用于加速不确定数据库中的相似性查询

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Thomas Bernecker; Tobias Emrich; Hans-peter Kriegel; Nikos Mamoulis; Matthias Renz; Andreas Züfle;
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年度 2013
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1. Reporting l most influential objects in uncertain databases based on probabilistic reverse top-k queries [J] . Xiao Guoqing, Li Kenli, Li Keqin Information Sciences: An International Journal . 2017,第期

机译：基于概率反向顶-K查询的不确定数据库中报告最有影响力的对象
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机译：不确定数据库的概率top-k范围查询处理
3. Efficient processing of probabilistic group subspace skyline queries in uncertain databases [J] . Xiang Lian, Lei Chen Information Systems . 2013,第3期

机译：不确定数据库中概率组子空间天际线查询的高效处理
4. A novel probabilistic pruning approach to speed up similarity queries in uncertain databases [C] . Bernecker Thomas, Emrich Tobias, Kriegel Hans-Peter, 2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering . 2011

机译：一种新颖的概率修剪方法，可加快不确定数据库中的相似性查询
5. Approximate Evaluation of Queries for Spatial, Uncertain and Probabilistic Databases. [D] . Chen, Haiquan. 2011

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6. Relevance Feedback Based Query Expansion Model Using Borda Count and Semantic Similarity Approach [O] . Jagendra Singh, Aditi Sharan 2015

机译：基于Borda计数和语义相似度方法的基于相关反馈的查询扩展模型
7. A novel probabilistic pruning approach to speed up similarity queries in uncertain databases [O] . Mamoulis N, Kriegel HP, Züfle A, 2011

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