Villkorliga funktionella beroenden (CFDs) har nyligen föreslagits som förlängningar av klassiska funktionella beroenden som gäller för en viss delmängd av förhållandet, som anges i ett mönster tabellau. Beräkning av stöd och förtroende för en CFD (dvs. storleken på den tillämpliga undergruppen och i vilken utsträckning den uppfyller CFD) ger värdefull information om datasemantik och datakvalitet. Medan datorstöd är enklare, beräkning förtroende exakt är dyrt om förhållandet är stort, och uppskatta det från ett slumpmässigt urval av förhållandet är opålitlig om inte provet är stort. Vi studerar hur man effektivt kan uppskatta förtroendet för en CFD med ett litet antal pass (ett eller två) över inmatningen med hjälp av litet utrymme. Våra lösningar är baserade på en mängd olika provtagnings- och skisstekniker, och gäller när mönstret tablån är känd i förväg, och även det svårare fallet när detta ges efter att data har setts. Vi analyserar våra algoritmer och visar att de kan garantera ett litet additivt fel; vi visar också att relativa fel garantier inte är möjliga. Vi demonstrerar kraften i dessa metoder empiriskt, med en detaljerad studie med både verkliga och syntetiska data. Dessa experiment visar att det är möjligt att uppskatta CFD-konfidensen mycket exakt med sammanfattningar som är mycket mindre än storleken på de data de representerar.
I REF, Cormode et al. Försök att uppskatta CFD:s förtroende för G3 som felmätning.
Estimating the confidence of conditional functional dependencies
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}