Abstract: 传统的top-k查询为顾客返回符合其偏好的产品集合，reverse top-k查询则返回将给定产品作为top-k结果 的偏好集合。reverse top-k查询由于能帮助生产者评估产品对顾客的影响，因此在商业分析中具有重要价值。现有 的reverse top-k查询假设数据是精确的，许多现实应用中，数据的不确定性广泛存在。将reverse top-k查询扩展到不 确定数据上，并给出了基于物化视图的高效查询算法〔}MV。实验结果表明， GMV算法能够减少需要计算的偏好数 量，具有较高的计算效率。

Key words: Uncertain data, Preference, Reverse tofrk query, Materialized view