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Resampling in an Indefinite Database to Approximate Functional Dependencies

机译:在不确定的数据库中重采样以近似功能依赖项

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摘要

Functional Dependency satisfaction, where the value of one attribute uniquely determines another, may be approximated by Numerical Dependencies (NDs), where in an attribute set determines at most k attribute sets. Hence, we use NDs to "mine" a relation to see how well a given FD set is approximated. We motivate NDs by examining their use with indefinite information an FD set forms a complete lattice. Using this, a proximity metric is presented and used to assess the distance of each resulting ND set to a given FD set.
机译:一个函数的值唯一地确定另一个属性的功能相关性满意度可以通过数值相关性(NDs)近似,其中属性集中最多确定k个属性集。因此,我们使用ND来“挖掘”一个关系,以查看给定FD集的近似程度。我们通过使用不确定的FD集形成完整晶格的信息来检查ND的使用来激发ND。使用此方法,提出了一个接近度度量,并用于评估每个结果ND集到给定FD集的距离。

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