XML的函数依赖

通过分析函数依赖的表现形式在XML文档和关系数据库中的不同之处，提出了基于DTD中的路径表达式的XML函数依赖的概念．它不仅能表达元素的属性和元素的值之间的函数依赖，而且也能表达元素之间的函数依赖．给出了关于XML函数依赖的一组推理规则集．     

一种扩展条件函数依赖的发现算法

扩展条件函数依赖(extended conditional functional dependency,eCFD)是一种描述数据一致性的语义规则,是条件函数依赖(conditional functional dependency,CFD)的扩展.相比于CFD,eCFD能够描述更多的模式从而表达更丰富的语义信息.然而,关注eCFD的研究工作并不多.从给定数据中发现eCFD规则是一个重要问题,据笔者所知,目前还没有这方面的工作.该问题的难点在于,给定数据中所有合法的eCFD规则之间存在不一致的情况,且包含大量冗余,而CFD和传统的函数依赖规则并没有这样的问题.为避免不一致,同时尽可能地消除冗余,定义了“强合法eCFD”和“近似无冗余eCFD”.基于这些概念给出了eCFD发现问题的形式化定义,并给出了MeCFD算法.利用划分属性的方法,MeCFD首先生成所有的基本eCFD,然后,通过合并基本eCFD来构造“组合eCFD”.使用先深序来搜索候选空间,使得MeCFD仅用常数的存储空间来维护数据划分,节省了大量的空间开销,有效的剪枝策略被用来改进MeCFD的性能.真实数据集上的实验结果显示出MeCFD良好的可扩展性以及剪枝策略和优化方法的有效性.     

分布式大数据函数依赖发现

在关系数据库中,函数依赖发现是一种十分重要的数据库分析技术,在知识发现、数据库语义分析、数据质量评估以及数据库设计等领域有着广泛的应用.现有的函数依赖发现算法主要针对集中式数据,通常仅适用于数据规模比较小的情况.在大数据背景下,分布式环境函数依赖发现更富有挑战性.提出了一种分布式环境下大数据的函数依赖发现算法,其基本思想是首先在各个节点利用本地数据并行进行函数依赖发现,基于以上发现的结果对函数依赖候选集进行剪枝,然后进一步利用函数依赖的左部(left hand side, LHS)的特征,对函数依赖候选集进行分组,针对每一组候选函数依赖并行执行分布式环境发现算法,最终得到所有函数依赖.对不同分组情况下所能检测的候选函数依赖数量进行了分析,在算法的执行过程中,综合考虑了数据迁移量和负载均衡的问题.在真实的大数据集上的实验表明,提出的检测算法在检测效率方面与已有方法相比有明显的提升.     

XML函数依赖及其推理规则

函数依赖在关系数据库和XML文档中都是一种重要的语义表达.通过分析函数依赖的表现形式 在XML文档和关系数据库中的不同之处,提出了基于DTD中的路径表达式的XML函数依赖的概 念.它不仅能表达元素的属性和元素的值之间的函数依赖,而且也能表达元素之间的函数依 赖.给出了关于XML函数依赖的一组完备的推理规则集,这对解决XML函数依赖的蕴含问题具 有重要的意义.     

条件函数依赖及其在领域无关数据清洗中的应用

条件函数依赖(Conditional Functional Dependeny,CFD)是对函数依赖(Functional Depencency,FD)加入语义约束扩展而来,它在数据库一致性检测、数据清洗方面更优于后者.讨论了条件函数依赖的相关概念及其基本性质,讨论如何将它应用于数据清洗,并对已提出的基于CFD的数据清洗方案提出改进措施,并通过实验说明改进措施的可行性.     

时态函数依赖多值依赖混合集的成员籍问题研究

对于TFD和TMVD混合集约束的时态模式来说,由于多时间粒度的使用使成员籍问题的解决变得更加复杂.由于成员籍问题的解决对设计有效的模式分解算法必不可少,由此定义了时态类型集的强封闭集、属性集的有限闭包、属性集在给定时态类型上的有限依赖基、属性集的有限依赖基及特殊有限依赖基等概念,给出了求属性集的有限闭包、有限依赖基和特殊有限依赖基、时态混合集成员籍问题的算法,并对算法的可终止性、正确性进行了证明,对时间复杂性进行了分析.     

基于函数依赖的结构匹配方法

模式匹配是模式集成、数据仓库、电子商务以及语义查询等领域中的一个基础问题,近来已经成为研究的热点,并取得了丰硕的成果.这些成果主要利用元素(典型的为关系模式中的属性)自身的信息来挖掘元素语义,目前,这方面的研究已经相当成熟.结构信息作为模式中一种重要的信息,能够为提高模式匹配的精确性提供有用的支持,但是目前关于如何利用结构信息提高模式匹配的精确性的研究还很少.将模式元素之间的相似度分为语义相似度(根据元素自身信息得到的相似度)和结构相似度(根据元素之间的关联关系得到的相似度),并采用新的统计方法计算元素间的结构相似度,然后再综合考虑语义相似度得到元素间的相似概率;最后根据相似概率得到模式元素间的映射关系(模式元素之间的对应关系).实验结果表明,该算法在查准率、查全率及全面性等方面都优于已有的其他算法.     

函数依赖推理控制的方法

文章研究了在多级安全数据库系统中由于函数依赖(FD)引起的推理问题,分析了Su和Ozsoyolu提出的CLA算法存在的问题,在此基础上,提出了一个递归的最小信息丢失分层密级调整算法,并分析了算法的时间复杂度。     

XML函数依赖及其与键的关系

通过分析函数依赖的表现形式在XML文档和关系数据库中的不同之处，提出了基于DTD中的路径表达式的XML函数依赖的概念．并且给出了XML函数依赖的XML表示方法，研究了XML函数依赖和XML键的关系．     

一种发现函数依赖集的方法及应用

介绍了一种发现最小函数依赖集的方法.这种方法基于一致集的概念,根据一致集导出最大集及其补集,然后生成最小非平凡函数依赖集.通过使用带状划分数据库减少求一致集的运算次数,使用逐层求精的算法来计算最小非平凡函数依赖集的左部.其结果可用于数据库的重新组织和设计、属性约简、聚类、关联规则提取等知识发现工作中.     

判断保持函数依赖集的优化算法

论述了一种优化的保持函数依赖集的判断算法。该算法易于理解、便于运用，在教学和应用中有较大实用价值。     

Enumeration Complexity of Conjunctive Queries with Functional Dependencies

Theory of Computing Systems - We study the complexity of enumerating the answers of Conjunctive Queries (CQs) in the presence of Functional Dependencies (FDs). Our focus is on the ability to list...     

Learning Sets of Antecedent-restricted Functional and Multivalued Dependencies with Queries

Identifying dependencies that hold in relational databases is essential to produce good databases designs. In particular, functional and multivalued dependencies are used to obtain relation schemes that satisfy the 4th normal form, a property that is considered satisfactory for most applications. It is known that the class of sets of functional dependencies is learnable in the exact model of learning with queries. Also a subclass of multivalued dependencies, the class of consequent-restricted multivalued dependencies, has been shown to be learnable in this model. In this paper, we present an algorithm that learns a class that contains sets of both functional and multivalued dependencies under some restrictions imposed on the antecedents of dependencies. We also show, as a by-product, an algorithm that learns a non-trivial subclass of 2-quasi Horn formulas, closely related to the class just mentioned.     

概率数据库中近似函数依赖挖掘算法

一个近似函数依赖(approximate functional dependency, AFD)是一个几乎成立的函数依赖,目前大部分工作仅限于从一般数据上挖掘近似函数依赖.有时数据是被组织成概率数据的形式,为了从挖掘概率数据中挖掘出可用的近似函数依赖,定义了概率近似函数依赖,它不同于任何一种以往的定义,并给出了在不确定数据中,置信概率的动态规划求解算法,由于动态规划算法复杂度较高,导出了候选依赖的概率下界来进行剪枝,随后给出了基于字典序的挖掘方法以及相应的剪枝策略,最后,在真实和合成的数据集上进行充分的实验,说明了挖掘算法的可扩展性和剪枝策略的高效性,并展示了有趣的挖掘结果.     

Algebraization of Inferring Functional Dependences in Relational Databases

Journal of Computer and Systems Sciences International - The paper considers a closed automaton with six not more than two-address instructions called inference axioms. Its purpose is to transform...     

确定最小函数依赖集的新方法

根据函数依赖集的逻辑蕴含与对应逻辑函数的蕴含项之间的等价性,将求给定函数依赖集的所有等价最小函数依赖集归结为对应逻辑函数的化简,且关系数据理论中的一系列问题都能利用此方法统一简洁地处理,如确定所有候选码、任意属性集闭包及依赖基等.