一、选题的背景及意义
近四十年来，传统的确定性数据( deterministic data)
管理技术得到了极大的发 展，造就了一个数百亿的数据库产业。
数据库技术和系统已经成为信息化社会基 础设施建设的重要支撑。
在传统数据库的应用中，数据的存在性和精确性均确定 无疑。
近年来，随着技术的进步和人们对数据采集和处理技术理解的不断深入， 不确定性数据( uncertain data)
得到了广泛的重视。
在许多现实的应用中，例如 经济、军事、物流、金融、电信等领域，数据的不确定性普遍存在，不确定性数 据扮演着关键角色。
传统的数据管理技术却无法有效管理不确定性数据，这就引 发了学术界和工业界对研发新型的不确定性数据管理技术的兴趣。
由于不确定性数据的产生原因比较复杂（可能是原始数据本身不准确或是采 用了粗粒度的数据集合，也可能是为了满足特殊应用目的或是在处理缺失值、数 据集成过程中而产生的），因此，不确定性数据的种类较多，例如关系型数据、半 结构....
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