近年来,对于概率XML数据管理,已经有不少理论研究。但是,对twig查询处理,仍然缺少着比较高效的算法。因此,本文中针对概率XML的twig查询处理算法进行研究。首先,本文提出一种新的针对概率XML文档的编码策略,pDewey编码策略,来对文档中的普通节点和分布节点的标签和概率进行编码。从而根据编码可以高效地计算：任意一个节点的所有祖先节点的编码、标签和概率；任意两个节点的公共祖先节点的编码、标签和概率。这些性质对twig模式匹配与匹配结果的概率计算都是至关重要的。接着,本文提出一种新的针对概率XML文档的分流策略,Tag+Probability分流策略。它不仅根据节点的标签,而且根据节点的概率,将编码后的节点集合划分成多个节点流,使得同一个节点流中的节点,具有相同的标签和相近的概率。从而能在查询处理时,对输入数据进行剪枝,从而节省I/O代价,显著地提高查询处理的效率。最后,基于提出的编码策略和分流策略,本文提出一种新的概率XML文档twig查询处理算法,pTJFastTP算法。作为一种holistic twig join算法,它能够高效地对概率XML文档进行twig模式匹配。在连接阶段,算法利用pDewey编码,对匹配结果的概率计算,并且,一边连接一边根据概率阈值对中间结果进行剪枝,从而进一步提高效率。本文进行详尽的实验,评价pTJFastTP算法的性能。实验中,采用各种不同结构的数据和twig查询,将pTJFastTP与目前效率最高的概率XML的twig查询处理算法,ProTwig算法,进行比较。实验结果均表明,在I/O和CPU代价上,pTJFastTP算法显著地优于ProTwig算法,并且,pTJFastTP算法具有更好的数据可伸缩性和查询可伸缩性。