För att studera databeroendet över heterogena data i datarymder definierar vi en allmän beroendeform, nämligen jämförbara beroenden (cds), som specificerar begränsningar för jämförbara attribut. Det omfattar semantik av en bred klass av beroenden i databaser, inklusive funktionella beroenden (fds), metriska funktionella beroenden (mfds) och matchning beroenden (mds). Som vi illustrerade, jämförbara beroenden är användbara i verklig praxis av datarymder, såsom semantisk frågeoptimering. På grund av heterogena data i datarymder är den första frågan, känd som valideringsproblemet, att avgöra om ett beroende (nästan) innehar i en datainstans. Tyvärr är, som vi har bevisat, valideringsproblemet med vissa fel- eller förtroendegarantier i allmänhet svårt. I själva verket är problemet med förtroendevalidering också np-hård att approximera till inom någon konstant faktor. Icke desto mindre utvecklar vi flera metoder för effektiv beräkning av approximationen, såsom giriga och randomiserade tillvägagångssätt med en approximation som är bunden till
Slutligen, för att ta itu med frågorna om mycket stora heterogena databaser och osäkerhet, utvecklas också ungefärliga tillvägagångssätt (gråa och randomiserade tillvägagångssätt med approximationsbegränsningar för fel).
Comparable dependencies over heterogeneous data
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}