概率数据库中近似函数依赖挖掘算法

被引：6

作者：

苗东菁

刘显敏

李建中

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机研究与发展 | 2015年 / 52卷 / 12期

关键词：

近似函数依赖; 数据挖掘; 概率数据库; 数据质量; 不一致性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

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.

引用

页码：2857 / 2865

页数：9

共 4 条

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