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時態數據在醫療、經濟和電子商務等領域有著廣泛的應用。由于時間的測量技術不精確等因素，時態數據具有不確定性。文中針對該數據進行研究，處理Tωpk查詢，即返回與查詢點相交的k個權值最大的數據，該權值是根據數據權值和相交概率按一定規則組合計算所得。為有效解決該查詢問題，提岀了一個基于關系模型和輔助結構的2R-treε結構，其中關系模型用于管理所有區間數據的R-tree，輔助結構用于管理R-τre中毎饣節點內部數據權值的大小關系。基于該結構，提岀了按權值的降序訪問數據的查詢算法。從根節點開始遍歷R-τree，對于與査詢點相交的節點，根據輔助結枃中存儲的信息找到數據權值最大的項，將它確定為下一個訪問對象。實驗使用數據規模在30萬到1000萬的合成數據集，以及包括大約320萬條的航班信息的真實數據集。在可擴展數據庫SECO○NDO系統下，將所提方法與無索引方法、R-tree和區間樹方法在性能上進行比較，并以平均Ⅰ/O訪問次數和CPU時間作為性能的評判指標。實驗結果表明，在1000萬條的數據規模下，所提方法優于對比方法2~3個數量級。通過將實驗返回的k饣結果的概率與權值和實際相交數據的概率和權值作比較可以發現，實驗返回的k個結果的概率與權值均靠近實際相交數據的概率和權值的最大值，因此所提算法可行且有效。
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