一种扩展条件函数依赖的发现算法

摘要：

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.

关键词：扩展条件函数依赖、发现算法、搜索算法、剪枝策略、冗余

所属期刊栏目：52

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目2012CB316200;国家自然科学基金青年基金项目61003046

在线出版日期：2015-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：130-140