FCS 11(4) 文章 | 关于内容相关的条件函数依赖的规则发现

导读

条件函数依赖（CFDs）是数据一致性的重要技术，然而 CFDs 在提供一致性修复的合理值和检测潜在错误两方面存在局限性。

为了分析关联数据之间的一致性，本文提出了内容相关的条件函数依赖（CCFDs），有助于解决 CFDs 在这两方面的问题。在 CFDs 的基础上，本文研究了最小 CCFDs 规则集合的自动发现问题。存在关联关系的 CFDs 可以提供修复的参考值，从而提高一致性修复的准确度。

本文还证明了最小 CCFDs 规则集合的发现问题是 NP 完全的，并且设计了规则发现的精确方法和启发式方法。此外，由于 CFDs 的关联关系的相关性会影响清洗结果，文章通过分析数据分布的实际情况，给出了关联关系相关性的阈值选定方法。

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文章精要

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Frontiers of Computer Science

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Frontiers of Computer Science 是由教育部主管、高等教育出版社和德国 Springer 公司共同出版的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为李未院士，执行主编为熊璋教授和周志华教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”。

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