Abstract-Vikten av att införa avstånd begränsningar till databeroenden, såsom skillnader beroenden (DDs) [28], har nyligen erkänts. De metriska avståndsbegränsningarna är toleranta mot små variationer, vilket gör det möjligt att tillämpa dem på omfattande datakvalitetskontrolltillämpningar, t.ex. för att upptäcka dataintrång. Fastställandet av avståndströsklar för de metriska avståndsbegränsningarna är dock inte trefaldigt. Den förlitar sig ofta på en sanningsdatainstans som bäddar in avståndsbegränsningarna. För att hitta användbara avståndströsklar från data finns det flera riktlinjer för statistiska åtgärder för att specificera t.ex. stöd, förtroende och beroende kvalitet. Tyvärr, med tanke på en data instans, användare kanske inte har någon kunskap om datadistributionen, därför är det mycket utmanande att ställa in rätt parametrar. I detta dokument studerar vi bestämningen av avståndströsklar för metriska avståndsbegränsningar, i en parameterfri stil. Vi beräknar specifikt ett förväntat nyttovärde baserat på de statistiska måtten från uppgifterna. Enligt vår analys samt experimentell verifiering, avstånd tröskel mönster med högre förväntad nytta kan erbjuda bättre användning i verkliga applikationer, såsom brott upptäckt. Vi utvecklar sedan effektiva algoritmer för att bestämma avståndströsklarna med maximal förväntad nytta. Slutligen visar vår omfattande experimentella utvärdering att de föreslagna metoderna är effektiva och ändamålsenliga.
Fastställandet av avståndströskel för metriska operatörer studeras också REF.
Parameter-Free Determination of Distance Thresholds for Metric Distance Constraints
{'venue': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}