Vi studerar problemet med, med tanke på en corpus av XML-dokument och dess schema, att hitta en optimal (generativ) probabilistisk modell, där optimalitet här innebär att maximera sannolikheten för att den specifika corpus ska genereras. Med fokus först på dokumentens struktur presenterar vi en effektiv algoritm för att hitta den bästa generativa probabilistiska modellen, i avsaknad av begränsningar. Vi studerar vidare problemet i närvaro av integritetsbegränsningar, nämligen nyckel-, integrations- och domänbegränsningar. Vi studerar i detta fall två olika typer av generatorer. För det första, vi anser en fortsättning-test generator som utför, samtidigt som generera dokument, tester av schema tillfredsställande; dessa tester hindrar från att generera ett dokument som bryter mot begränsningarna men, som vi kommer att se, de är beräknings dyrt. Vi studerar också en omstartgenerator som kan generera ett ogiltigt dokument och, när så är fallet, startar om och försöker igen. Slutligen anser vi att insprutning av datavärden i strukturen, för att få ett fullständigt XML-dokument. Vi studerar olika metoder för att generera dessa värden.
Abiteboul m.fl. REF beaktar probabilistiska generatorer för XML-samlingar i närvaro av integritetsbegränsningar men tar inte hänsyn till gruvdrift av sådana begränsningar.
Optimal Probabilistic Generation of XML Documents
{'venue': 'Theory of Computing Systems', 'journal': 'Theory of Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}