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时态数据在医疗、经济和电子商务等领域有着广泛的应用。由于时间的测量技术不精确等因素，时态数据具有不确定性。文中针对该数据进行研究，处理Tωpk查询，即返回与查询点相交的k个权值最大的数据，该权值是根据数据权值和相交概率按一定规则组合计算所得。为有效解决该查询问题，提岀了一个基于关系模型和辅助结构的2R-treε结构，其中关系模型用于管理所有区间数据的R-tree，辅助结构用于管理R-τre中毎饣节点内部数据权值的大小关系。基于该结构，提岀了按权值的降序访问数据的查询算法。从根节点开始遍历R-τree，对于与査询点相交的节点，根据辅助结枃中存储的信息找到数据权值最大的项，将它确定为下一个访问对象。实验使用数据规模在30万到1000万的合成数据集，以及包括大约320万条的航班信息的真实数据集。在可扩展数据库SECO○NDO系统下，将所提方法与无索引方法、R-tree和区间树方法在性能上进行比较，并以平均Ⅰ/O访问次数和CPU时间作为性能的评判指标。实验结果表明，在1000万条的数据规模下，所提方法优于对比方法2~3个数量级。通过将实验返回的k饣结果的概率与权值和实际相交数据的概率和权值作比较可以发现，实验返回的k个结果的概率与权值均靠近实际相交数据的概率和权值的最大值，因此所提算法可行且有效。
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