Abstract-This paper undersöker upptäckten av villkorliga funktionella beroenden (CFDs). CFD är en ny utvidgning av funktionella beroenden (FD) genom att stödja mönster av semantiskt relaterade konstanter, och kan användas som regler för rengöring av relationsdata. Att hitta kvalitet CFDs är dock en dyr process som innebär intensiv manuell ansträngning. För att effektivt identifiera datareningsregler utvecklar vi tekniker för att upptäcka CFD från relationer. Redan svårt för traditionella FDs, upptäcktsproblem är svårare för CFDs. Gruvmönstren i CFD-direktivet innebär nya utmaningar. Vi tillhandahåller tre metoder för CFD upptäckt. Den första, som kallas CFDMiner, är baserad på tekniker för gruvdrift slutna objekt uppsättningar, och används för att upptäcka konstanta CFDs, nämligen CFDs med konstant mönster endast. Kontinuerliga CFD-kontrakt är särskilt viktiga för objektidentifikation, vilket är viktigt för datarengöring och dataintegration. De andra två algoritmerna är utvecklade för att upptäcka allmänna CFDs. En algoritm, kallad CTANE, är en nivåvis algoritm som utökar TANE, en välkänd algoritm för gruvdrift FDs. Den andra, kallad FastCFD, är baserad på den djup-första metoden som används i FastFD, en metod för att upptäcka FD. Den utnyttjar sluten gruva för att minska sökytan. Som verifieras av vår experimentella studie, kan CFDMiner vara flera storleksordningar snabbare än CTANE och FastCFD för konstant CFD upptäckt. CTANE fungerar bra när en given relation är stor, men den skalas inte väl med areligheten i relationen. FastCFD är mycket effektivare än CTANE när arititeten i förhållandet är stor; ännu bättre, utnyttja optimering baserad på sluten-punkt-set gruvdrift, FastCFD också skalar väl med storleken på relationen. Dessa algoritmer ger en uppsättning städregler upptäcktsverktyg för användare att välja för olika program. Index Terms-Integrity, villkorat funktionellt beroende, funktionellt beroende, fri objektuppsättning, stängt objekt som.
Båda algoritmerna utökades i REF för att upptäcka CFDs.
Discovering Conditional Functional Dependencies
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}