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物化视图的刷新是Web仓储进行系统维护的一项主要任务，而基础数据变化频率则是刷新方案中的重要因素．在已有文献中，研究者已经给出一些关于基础数据变化规律的算法和估测器．虽然这些估测器取得了不错的效果，然而他们却忽略了这些估测器都有一定的适用范围，超出这个范围则效果急剧下降．在此，基于泊松过程进行分析，对估测器的适用范围进行了讨论。根据估测结果的偏离值和有效性对估测公式进行参数调整，同时根据估测值的大小不断调整数据源的访问频率和次数，从而使数据源访问模式和估测器互相适应，使估测器在最佳估测范围内获得估测值．实