Aggregating Probabilistic XML

Les sources d’incertitude et d’imprécision des données sont nombreuses. Une manière de gérer cette incertitude est d’associer aux données des annotations probabilistes. De nombreux modèles de bases de données probabilistes ont ainsi été proposés, dans les cadres relationnel et semi-structuré. Ce dernier est particulièrement adapté à la gestion de données incertaines provenant de traitement automatiques. Un important problème, dans le cadre des bases de données probabilistes XML, est celui des requêtes d’agrégation (count, sum, avg, etc.), qui n’a pas été étudié jusqu’à présent. Dans un modèle unifiant les différents modèles probabilistes semi-structurés étudiés à ce jour, nous présentons des algorithmes pour calculer la distribution des résultats de l’agrégation (qui exploitent certaines propriétés de régularité des fonctions d’agrégation), ainsi que des moments (en particulier, espérance et variance) de celle-ci. Nous prouvons également l’intractabilité de certains de ces problèmes.