Funktionella beroenden ger värdefull kunskap om förhållandet mellan attributen i en datatabell. Ett funktionellt beroende gäller när värdena för ett attribut kan bestämmas av ett annat. Det har visats att FDs kan uttryckas i form av partitioner av tuples som är överens w.r.t. de värden som används av vissa undergrupper av attribut. För att utvidga användningen av FD har flera generaliseringar föreslagits. I detta arbete studerar vi approximatching beroenden som generaliserar FDs genom att lätta på begränsningarna på attributen, dvs.. Överenskommelsen grundar sig på ett likhetsförhållande snarare än på jämlikhet. Sådana beroenden drar till sig uppmärksamhet i databasfältet eftersom de gör det möjligt att obeskriva grundbegreppet FD:er som utvidgar dess tillämpning till många olika fält, såsom datakvalitet, datautvinning, beteendeanalys, datarengöring eller datapartition, bland annat. Vi visar att dessa beroenden kan formaliseras inom ramen för Formell Concept Analysis (FCA) med hjälp av en tidigare formalisering som införts för standard FDs. Våra nya resultat säger att, med utgångspunkt från den konceptuella strukturen av en mönsterstruktur, och generalisera begreppet relation mellan tuples, ungefärlig-matchande beroenden kan karakteriseras som implikationer i ett mönsterkoncept lattice. Vi visar slutligen hur man använder grundläggande FCA algoritmer för att konstruera ett mönster koncept lattice som innebär dessa beroenden efter en liten och dragbar binarization av de ursprungliga data.
I REF baseras ordningsberoendet på ett transitivt förhållande och ungefärliga beroenden på ett symmetriskt förhållande, vilket leder till ungefärliga matchningsberoenden.
Characterizing approximate-matching dependencies in formal concept analysis with pattern structures
{'venue': 'Discret. Appl. Math.', 'journal': 'Discret. Appl. Math.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}