時態(tài)數(shù)據(jù)在醫(yī)療、經(jīng)濟(jì)和電子商務(wù)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于時間的測量技術(shù)不精確等因素，時態(tài)數(shù)據(jù)具有不確定性。文中針對該數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，處理Tωpk查詢，即返回與查詢點(diǎn)相交的k個權(quán)值最大的數(shù)據(jù)，該權(quán)值是根據(jù)數(shù)據(jù)權(quán)值和相交概率按一定規(guī)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(guān)系模型和輔助結(jié)構(gòu)的2R-treε結(jié)構(gòu)，其中關(guān)系模型用于管理所有區(qū)間數(shù)據(jù)的R-tree，輔助結(jié)構(gòu)用于管理R-τre中毎饣節(jié)點(diǎn)內(nèi)部數(shù)據(jù)權(quán)值的大小關(guān)系。基于該結(jié)構(gòu)，提岀了按權(quán)值的降序訪問數(shù)據(jù)的查詢算法。從根節(jié)點(diǎn)開始遍歷R-τree，對于與査詢點(diǎn)相交的節(jié)點(diǎn)，根據(jù)輔助結(jié)枃中存儲的信息找到數(shù)據(jù)權(quán)值最大的項，將它確定為下一個訪問對象。實(shí)驗使用數(shù)據(jù)規(guī)模在30萬到1000萬的合成數(shù)據(jù)集，以及包括大約320萬條的航班信息的真實(shí)數(shù)據(jù)集。在可擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫SECO○NDO系統(tǒng)下，將所提方法與無索引方法、R-tree和區(qū)間樹方法在性能上進(jìn)行比較，并以平均Ⅰ/O訪問次數(shù)和CPU時間作為性能的評判指標(biāo)。實(shí)驗結(jié)果表明，在1000萬條的數(shù)據(jù)規(guī)模下，所提方法優(yōu)于對比方法2~3個數(shù)量級。通過將實(shí)驗返回的k饣結(jié)果的概率與權(quán)值和實(shí)際相交數(shù)據(jù)的概率和權(quán)值作比較可以發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗返回的k個結(jié)果的概率與權(quán)值均靠近實(shí)際相交數(shù)據(jù)的概率和權(quán)值的最大值，因此所提算法可行且有效。