次协调数据库中的域关系演算

次协调数据库的数据模型是用来处理数据库中两类不确定信息,即不完全信息和不一致信息(矛盾信息)。关系演算语言是表达关系数据模型中的数据操作的一种方式。域关系演算是以域为变量进行的关系演算。文中提出了一种4值的域关系演算来查询次协调数据库,它的语法与普通关系上的2值域关系演算相似,但是这种新的4值语义能够有效的查询不完全信息和不一致信息。这为次协调数据库中的类SQL语言及实现提供了理论依据,进而为次协调数据库的应用打下坚实基础。     

一种从不完备关系数据中学习PRM的方法

现有的关系学习研究都是基于完备数据进行的,而现实问题中,数据通常是不完备的.提出一种从不完备关系数据中学习概率关系模型(probabilistic relational models,简称PRMs)的方法——MLTEC(maximum likelihood tree and evolutionary computing method).首先,随机填充不完备关系数据得到完备关系数据.然后从每个随机填充后的数据样本中分别生成最大似然树并作为初始PRM网络,再利用进化过程中最好的网络结构反复修正不完备数据集,最后得到概率关系模型.实验结果显示,MLTEC方法能够从不完备关系数据中学习到较好的概率关系模型.     

空值环境下含不确定及可能信息关系数据库的查询

本文以（１）中的扩展关系模型为基础在两种元组极的不完全信息－不确定及可能信息中引入属性级的不完全信息空值，使两种不同性质的不完全信息同时出现在同一关系中，为了能够查询到不同种类及不同确定程度的信息，文中制定了这种扩展关系模型上关系的查询策略，定义了能够体现这种策略的最小关系代数运算。     

关系模型中不确定信息与可能信息的引入与处理

一、引言 传统关系模型下的关系数据库所表示的信息都是确定信息,即元组所描述的实确确实实被包含在关系数据库所定义的现实世界中,即使是含有空值及模糊值的不完全关系数库,元组与相应的数     

DBORank:对象级别的关系数据库信息检索方法

对象级别的信息检索已经引起越来越多的关注和研究。针对这一研究问题,设计并实现了一个对象级别的关系数据库信息检索方法DBORank,来有效提高关系数据库信息检索效果。DBORank方法从数据库和信息检索两个角度出发,设计了一种灵活有效的评分机制,它既考虑了对象级别数据图的链接结构,又考虑了图中对象结点的内部结构,边的类型和权值,对象内容相关性等因素,同时优化了对象评分的迭代算法。实验表明DBORank方法具有良好的检索效果和效率。     

基于规则的关系数据库到本体的转换方法*

提出了一种新的全自动的关系数据库到本体的转换方法,通过分析关系模式的主键、属性、引用关系、完整性约束和部分数据来创建本体,尽量保持了关系数据库的信息,并在构建的过程中对信息进行初步的集成和分类.系统实践证明,该方法可自动进行关系模式和数据到本体的等价转换,而且完成了对关系数据库中部分语义信息的辅助挖掘.     

Fuzzy functional dependencies and Bayesian networks

Bayesian networks have become a popular technique for representing and reasoning with probabilistic information.The fuzzy functional dependency is an important kind of data dependencies in relational databases with fuzzy values,The purpose of this paper is to set up a connection between these data dependencies and Bayesian networks.The connection is done through a set of methods that enable pepople to obtain the most information of independent conditions from fuzzy functional dependencies.     

SEEKER:基于关键词的关系数据库信息检索

传统上,SQL是存取关系数据库中数据的主要界面.但是,对于没有经验的用户来说,学习复杂的SQL语法是一件困难的事情.实现基于关键词的关系数据库信息检索,将使用户不需要任何SQL语言和底层数据库模式的知识,用搜索引擎的方式来获取数据库中的相关数据.描述了一个基于关键词的关系数据库信息检索系统SEEKER的设计和实现.现有的关系数据库关键词查询系统只能检索关系数据库中的文本属性,而SEEKER还可以检索数据库元数据以及数字属性.并且,SEEKER采用了更合理的排序公式,支持Top-k查询.实验结果显示,SEEKER具有良好的查询性能.     

空值环境下关系数据库的更新 Ⅰ：扩展关系模型及基本运算

本文从空值语义及更新操作的关系出发，提出了一种新的扩展关系模型，用以组织更新操作下的含有空值的关系数据库中的信息．同时，定义了这种模型下的基本关系代数运算．为实现空值环境下关系数据库的数据更新奠定了基础．     

基于Vague关系数据模型的除操作研究

基于Vague集理论的Vague关系数据库由于其所含信息的模糊性,对应于现实世界的多种状态。为此,基于扩展的Vague关系数据模型,研究一种条件受限的Vague除操作实现方法,并给出相应的操作步骤和算法。实例分析结果表明,该实现方法可直接作用于整个Vague关系数据库,无需对Vague关系数据库对应的所有状态逐一进行扫描即可获得正确的操作结果,具有较高的执行效率。     

空值环境下含不确定及可能信息关系数据库的更新

本文在［１］扩展关系模型中引入属性级的不完全信息空值。为适应此环境下更新操作的需要，本文对［１］中的扩展关系模型进行了进一步的扩展，并以此模型为基础讨论了空值环境下含不确定及可能信息关系数据库的更新操作的策略，给出了相应的处理算法。     

基于Rough Set的空间数据分类方法

近来,数据采掘的研究已从关系型和事务型数据库扩展到空间数据库.空间数据采掘是一个很有发展前景的领域,其中空间数据分类的研究尚处在起步阶段.该文分析和比较了现有的几个空间数据分类方法的利和弊,提出利用Rough Set的三阶段空间分类过程.实验结果表明,该算法对于解决包含不完整空间信息的问题是有效的.     

一种灵活的概率关系数据库模式及代数

文章提出了一种处理不确定信息的对传统关系模式的一致扩展的灵活的概率关系数据库模式及代数。关键词##4概率关系数据库;;概率连接;;关系模式;;关系代数     

The Relational Structure of Belief Networks

This paper demonstrates the relational structure of belief networks by establishing an extended relational data model which can be applied to both belief networks and relational applications. It is demonstrated that a Markov network can be represented as a generalized acyclic join dependency (GAJD) which is equivalent to a set of conflict-free generalized multivalued dependencies (GMVDs). A Markov network can also be characterized by an entropy function, which greatly facilitates the manipulation of GMVDs. These results are extensions of results established in relational theory. It is shown that there exists a complete set of inference rules for the GMVDs. This result is important from a probabilistic perspective. All the above results explicitly demonstrate that there is a unified model for relational database and probabilistic reasoning systems. This is not only important from a theoretical point of view in that one model has been developed for a number of domains, but also from a practical point of view in that one system can be implemented for both domains. This implemented system can take advantage of the performance enhancing techniques developed in both fields. Thereby, this paper serves as a theoretical foundation for harmonizing these two important information domains.     

基于同义词表的异构数据库-本体映射

本体是信息在语义层和知识层的描述。将现有的其它数据形式转换为本体表示将有利于实现数据共享和语义推理。目前计算机系统中的数据大多以关系数据库形式存在,因此基于关系数据库构建本体的研究具有重要意义。本文首先分析了单一数据库-本体映射问题,扩充了Ghawi规则以覆盖更多类型的数据关系,其次针对同质异构数据库-本体映射问题,进一步扩充Ghawi规则,给出了基于同义词表的异构数据库-本体映射规则集,实现了异构数据库-本体映射。     

ESTIMATING NULL VALUES IN THE DISTRIBUTED RELATIONAL DATABASES ENVIRONMENT

To estimate nullvalues in relational database systems is an important research topic. In Chen and Yeh (1997) a method for estimating null values in relational database systems was presented. In Chen and Chen (1997) a method for fuzzy query translation for information in the distributed relational databases environment was presented. In this article, the works of Chen and Chen (1997) and Chen and Yeh (1997) are extended to propose a method for estimating null values in the distributed relational databases environment. The proposed method provides a useful way to estimate incomplete data when the relations stored in a failed server cannot be accessed in the distributed relational databases environment.     

A functional-dependencies-based Bayesian networks learning method and its application in a mobile commerce system.

This paper presents a new method for learning Bayesian networks from functional dependencies (FD) and third normal form (3NF) tables in relational databases. The method sets up a linkage between the theory of relational databases and probabilistic reasoning models, which is interesting and useful especially when data are incomplete and inaccurate. The effectiveness and practicability of the proposed method is demonstrated by its implementation in a mobile commerce system.     

关系数据库中一种混合类不完全信息的引入

本文介绍了关系数据库中信息不完全性的含义及其表现，论述了关系数据库中不同范畴不完全性同时存在的可能性和必然性，并在关系模式中引入一种混合类不完全信息。     

非确定性数据库中空值处理

尽管关系数据库有很多优势,但它缺乏一种处理非确定性数据的能力.目前,已经提出了几种将非确定性结合到关系数据库模型的方法,它们对关系数据库模型做了诸多扩展.但空值问题依旧存在,一些模型根本就没有考虑空值因素.这违背了非确定性数据库要更加真实地反应现实世界的初衷.为此,给出了一种非确定性数据库系统中空值处理方法,改进现有非确定性数据库模型中对空值处理不完善的情况.