Villkorliga funktionella beroenden (CFDs) har nyligen föreslagits som en användbar integritetsbegränsning för att sammanfatta data semantik och identifiera data inkonsekvenser. En CFD ökar ett funktionellt beroende (FD) med ett mönster tabellau som definierar sammanhanget (dvs. den delmängd av tuples) i vilken den underliggande FD innehar. Även om många aspekter av CFDs har studerats, inklusive statisk analys och upptäcka och reparera överträdelser, har det inte förekommit tidigare arbete på att generera mönster tabellaux, vilket är avgörande för att förverkliga den fulla potentialen av CFDs. Detta papper är det första att formellt karakterisera en "bra" mönster tablå, baserad på naturligt önskvärda egenskaper stöd, förtroende och parsimoni. Vi visar att problemet med att generera en optimal tablå för en given FD är NP-komplett men kan approximeras i polynom tid via en girig algoritm. För stora datamängder föreslår vi en algoritm "on-demand" som ger samma approximation bunden, som överträffar den grundläggande giriga algoritmen i körtid med en storleksordning. För beställda attribut föreslår vi intervallet tabellau som en generalisering av en mönster tabellau, som kan uppnå ännu mer parsimony. Våra teknikers effektivitet och effektivitet demonstreras experimentellt på verkliga data.
Problemet med CFD tablå upptäckt, med tanke på en inbäddad FD, infördes i REF.
On generating near-optimal tableaux for conditional functional dependencies
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}