概率可达性查询：不确定图上的精确算法与应用

本文主要探讨了"面向不确定图的概率可达查询"这一研究主题，它发表在2010年8月的《计算机学报》第33卷第8期。随着信息技术的发展，图数据在生物网络、社会网络、本体网络以及RDF和XML数据库等领域中扮演着关键角色。然而，现实中的数据往往存在不确定性，例如噪声和错误，这使得传统的可达性查询不再适用。 作者袁野和王国仁针对这种不确定性，利用可能世界语义模型构建了不确定图，这是一种处理不确定数据的数学框架。在该模型下，他们研究了概率可达查询（PR）问题，这是一个#P完全问题，即解决起来非常复杂。文章提出了一种基本的随机算法，虽然能够快速估算可达概率，但可能牺牲一定的精确度以求效率。为了提高精度并保持在多项式时间复杂度内，他们进一步引入了条件分布的概念，提出了条件随机算法。 条件随机算法的核心是利用图的不相交路径集和割集来定义条件概率分布，从而实现了更为准确的查询处理。这种方法的优势在于，即使面对不确定性和复杂性，也能提供可靠的结果。通过大量的实证研究，作者基于真实世界中的不确定图数据验证了他们的设计的有效性和效率。 关键词包括：不确定图、可能世界、条件随机算法、路径集和割集。文章还引用了多个国家级科研项目的资金支持，显示了其研究的重要性和实用价值。整个研究旨在为处理不确定图数据的可达性查询提供理论基础和高效算法，对于推进数据库管理系统特别是概率数据库和不确定数据管理技术的发展具有重要意义。