1、隨著大量概率數(shù)據(jù)、不確定數(shù)據(jù)和模糊數(shù)據(jù)的出現(xiàn),近年來,概率數(shù)據(jù)流成了研究的熱點。數(shù)據(jù)流是按照時間到來的有序項集,有著連續(xù)的、無限的、隨時間不斷變化的、只能處理一遍等特點。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流中,隨著時間到來的每一項都是給定值域內(nèi)的一個確定的值或記錄,又被稱為確定性數(shù)據(jù)流。概率數(shù)據(jù)流是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)流的泛化與擴(kuò)展。對于概率數(shù)據(jù)流,每一項都是一個隨機(jī)變量,是定義在值域上的概率分布,因此被稱為概率數(shù)據(jù)流。
　　 這種新型的數(shù)據(jù)流模型對于處理概率數(shù)

2、據(jù)、不確定數(shù)據(jù)及模糊數(shù)據(jù)等,有著十分重要的作用,在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、多傳感器網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于數(shù)據(jù)流的時效性及無限性,我們常常只關(guān)心最近的一些數(shù)據(jù),所以研究基于滑動窗口的概率數(shù)據(jù)流上的查詢是十分必要且有意義的。
　　 本文首次給出了基于滑動窗口的概率數(shù)據(jù)流上的聚集查詢算法,首先解決了概率數(shù)據(jù)流上滑動窗口內(nèi)的一些值聚集查詢,主要包括SUM、F1(COUNT)、F0(DISTINCT COUNT)等;另外,本文首次給出