面向数据融合的半环溯源计算方法

摘要：

数据融合是集成数据的质量保证和分析挖掘的前提条件;然而,数据融合作为一个整体对于用户来讲是一个黑盒过程,使得当前数据融合过程缺乏可解释性和可调试性.为了便于数据融合过程中有效的冲突检测和调试,需要利用数据溯源技术建立数据融合的可回溯机制.数据溯源描述了数据产生并随着时间推移而演变的整个过程,半环溯源模型作为一种经典的数据溯源表示形式,不仅能表示结果数据是由哪些数据派生的,而且还能够描述这些数据以什么方式进行派生.主要研究用于数据融合的半环溯源的计算问题.用于数据融合的半环溯源计算是一个pay as you go的模式,计算数据的溯源信息是一个非常耗时的过程.首先,提出一种基于Kleene序列的近似迭代方法,并证明了该方法与半环溯源的派生树定义的关系,从而证明了该方法的正确性.然后,提出了一种类牛顿序列,这种方法比Kleene序列有更好的收敛性.由于递归的引入可能会导致这2种迭代算法无法终止,通过分析结果元组的半环多项式溯源的特点,证明这2种近似算法最坏可在n次迭代后终止.最后,通过实验说明了本文提出的方法是可行和有效的.

关键词：数据融合、半环溯源、多项式系统、派生树、递归查询

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61472070;国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目2012CB316201This work was supported by the National Natural Science Foundation of China61472070;the National Basic Research Program of China 973 Program2012CB316201

在线出版日期：2016-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：316-325