判定粗糙XML函数依赖的一种算法

为了刻画和处理不确定XML数据,利用粒计算方法研究粗糙XML树信息系统中粗糙XML函数依赖的判定问题。基于粗糙集给出粗糙XML树信息系统的上近似、下近似的定义,借助粗糙相似关系进一步给出粗糙XML函数依赖;分析如何利用位模式表示粗糙XML树信息系统中的信息值;提出粗糙XML树信息系统中路径间的依赖关系的判定算法,并对算法的时间复杂性进行了分析。实例分析表明,信息值采用位模式时,数据格式更接近机器的内部表示,该方法可以快速判定粗糙XML函数依赖,算法的运算效率与速度也得到了提高。     

XML强闭包依赖范式的研究

为了解决从数据库整体的角度来消除基于不完全信息的XML数据冗余问题,研究了在不完全信息环境下XML数据库的各个模式之间存在的XML强闭包依赖引起数据冗余的判定条件和规范化算法.首先,给出了XML强函数依赖和XML强闭包依赖两者互不影响的定义;其次,提出了XML强函数依赖和非循环XML强闭包依赖互不影响的判定定理,研究了XML强闭包依赖范式以及相应的判定定理;最后,提出了把XML数据库模式转化为XML强闭包依赖范式的规范化算法,对时间复杂度进行了分析.该算法消除了冗余路径,避免了更新异常,实现了整个XML数据库模式更合理的设计.     

基于散列技术的多层关联规则算法的改进

为发现精准的关联规则,对多层关联规则问题进行研究,提出基于散列技术的Hash_Cumulate多层关联规则算法.通过对原有Cumulate算法进行分析,对Cumulate算法有较多冗余候选集影响算法运行时间的缺点进行改进,提出在产生候选2项集时判断其中两项的关系进行删减,将候选2项集映射到散列表中进行筛选,减少候选集数量,进而减少扫描事务集的时间,提高算法运行效率.通过对原Cumulate算法与Hash_Cumulate算法进行实验比较和实例分析,验证Hash_Cumulate算法具有较高的运行效率.     

不完备XML信息系统的粗糙集模型

随着XML成为网络信息表示和交换的标准以及不确定数据的广泛存在,不确定XML数据库管理技术成为了当今研究的热点。首先,允许XML文档叶子节点的信息值为丢失的或遗漏的空值,提出不完备的XML信息系统;其次,提出节点的相容关系、限制相容关系以及阈值相容关系等概念,基于粗糙集理论分别定义这3种关系对应的粗糙集模型;最后,通过实例分析表明,限制相容关系模型能克服相容关系模型分类粗糙的缺点,阈值相容关系模型通过合理地设置阈值可达到更好的分类效果,从而提高了对XML数据的预测、分类的精确度。     

XML强闭包依赖的研究

XML闭包依赖是基本的完整性约束。当XML文档出现不完全信息时,XML闭包依赖同样对于阻止XML数据的更新异常、查询优化以及索引设计具有重要的意义。提出了在不完全信息环境下基于一致路径集合的XML强函数依赖和XML强闭包依赖的定义,研究了XML强闭包依赖的判定定理。在提出XML强闭包依赖推理规则的基础上,对其有效性和完备性进行了证明。最后分析了XML强闭包依赖和XML强函数依赖的关系。     

基于散列技术的多层关联规则算法的改进

为发现精准的关联规则,对多层关联规则问题进行研究,提出基于散列技术的Hash_Cumulate多层关联规则算法.通过对原有Cumulate算法进行分析,对Cumulate算法有较多冗余候选集影响算法运行时间的缺点进行改进,提出在产生候选2项集时判断其中两项的关系进行删减,将候选2项集映射到散列表中进行筛选,减少候选集数量,进而减少扫描事务集的时间,提高算法运行效率.通过对原Cumulate算法与Hash_Cumulate算法进行实验比较和实例分析,验证Hash_Cumulate算法具有较高的运行效率.     

概率XML数据模型的综述

随着XML成为网络信息表示和交换的标准以及不确定数据的广泛存在,概率XML数据库管理技术成为了当今研究的热点,研究者根据概率数据的类型和解决实际问题的需要提出了多种概率XML数据模型。首先介绍了概率XML数据管理技术的概念,特点和挑战;其次综述了概率XML数据和概率XML数据模型,各种模型的核心思想都来自于可能世界模型,通过选择孩子节点以及删除节点可得到一个可能世界的实例,而且所有实例的概率之和为1;最后介绍了不同模型之间的转换关系。为概率XML数据库的查询、规范化理论奠定了基础。     

粗糙XML函数依赖及其推理规则

随着XML成为网络信息表示和交换的标准以及不确定数据的广泛存在,不确定XML数据库管理技术成为了当今研究的热点.基于粗糙集理论提出了XML信息系统模型、粗糙XML树信息系统、粗糙冗余等定义,基于粗糙XML信息系统的上近似、下近似给出了粗糙XML函数依赖的定义及推理规则,并对推理规则的正确性进行了证明.为粗糙XML数据库理论的进一步研究奠定了基础.     

消除XML亚强多值依赖引起冗余的一种分解方法

数据约束是数据库规范化理论的基础,不完全信息引入XML文档后,需要重新定义数据约束.本文基于子树信息等价和子树信息相容的概念给出了XML亚强多值依赖的定义;提出了弱键路径和XML亚强多值依赖弱范式的定义,通过实例分析XML亚强多值依赖引起数据冗余的原因,提出分解不完全XML文档满足XML亚强多值依赖弱范式的定理.研究成果可较好的处理不完全XML文档中存在XML亚强多值依赖引起的数据冗余问题,避免了数据冗余所带来的操作异常.     

基于粒计算的XML近似多值依赖的判定算法

为了解决不确定XML数据规范化问题,提出了一种基于粒计算的XML近似多值依赖的判定算法。首先提出集值XML数据模型、集值XML数据库等基本概念;借助相似关系给出XML近似多值依赖的定义;根据等价粒分析如何利用位模式表示集值XML数据库中的信息值,提出路径间存在XML近似多值依赖的判定算法,并对算法的时间复杂性进行了分析。通过实例分析,对于信息值采用位模式,数据格式更接近机器内部表示,算法的运算效率与速度也得到了提高。