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  Top-k Query Evaluation with Probabilistic Guarantees

Theobald, M., Weikum, G., & Schenkel, R. (2004). Top-k Query Evaluation with Probabilistic Guarantees. In Proceedings 2004 VLDB Conference: The 30th International Conference on Very Large Databases (VLDB) (pp. 648-659). St. Louis, USA: Morgan Kaufmann.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-29E8-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-29E9-9
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

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:
vldb04-RS17P3.pdf (beliebiger Volltext), 388KB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
vldb04-RS17P3.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Theobald, Martin1, Autor           
Weikum, Gerhard1, Autor           
Schenkel, Ralf1, Autor           
Nascimento, Mario A., Herausgeber
Özsu, M. Tamer, Herausgeber
Kossmann, Donald, Herausgeber
Miller, Renée J., Herausgeber
Blakeley, José A., Herausgeber
Schiefer, K. Bernhard, Herausgeber
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Top-k queries based on ranking elements of multidimensional datasets are a fundamental building block for many kinds of information discovery. The best known general-purpose algo-rithm for evaluating top-k queries is Fagin’s threshold algorithm (TA). Since the user’s goal behind top-k queries is to identify one or a few relevant and novel data items, it is intriguing to use approximative variants of TA to reduce run-time costs. This paper introduces a family of approximative top-k algorithms based on probabilistic arguments. When scanning index lists of the underlying multidimensional data space in descending order of local scores, various forms of convolution and derived bounds are employed to predict when it is safe, with high probability, to drop candidate items and to prune the index scans. The precision and the efficiency of the developed methods are experimentally evaluated based on a large Web corpus and a structured data collection.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2005-06-152004
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: St. Louis, USA : Morgan Kaufmann
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 231405
Anderer: Local-ID: C1256DBF005F876D-D56A76BD22C08825C1256E9700284CB5-TheobaldWS04
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Untitled Event
Veranstaltungsort: Toronto, Canada
Start-/Enddatum: 2004-08-30

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings 2004 VLDB Conference : The 30th International Conference on Very Large Databases (VLDB)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: St. Louis, USA : Morgan Kaufmann
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 648 - 659 Identifikator: ISBN: 0-12-088469-0