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上传时间: 2021-02-22
详细说明：最近已经认识到差异语义（例如，“相似”或“不相似”）的重要性，用于声明各种类型的数据（例如，数值或文本值）之间的依赖性。 我们提出了一种新型的差分依赖关系（dds），它指定了对差异的约束，称为差分函数，而不是传统的依赖关系表示法（如功能依赖关系）中的标识函数。 非正式地，微分依赖关系指出，如果两个元组在属性X上的距离与某个微分函数一致，那么它们在属性Y上的距离也应与在Y上相应的微分函数一致。例如，[date（＆leq; 7）] →[price（<100）]指出，一周内任意两天的价格差应不大于100美元。 这种差异依赖关系在各种应用中很有用，例如违例检测，数据分区，查询优化，记录链接等。在本文中，我们首先解决差异依赖关系的几个理论问题，包括dds和差异键的正式定义，包含微分函数的顺序关系，dds的含义，微分函数的关闭，完善且完整的推理系统以及dds的最小覆盖范围。 然后，我们调查了一个实际问题，即如何从给定的数据集中发现dds和差分键。 由于固有的硬度，我们开发了几种修剪方法以提高实际发现效率。 最后，通过对真实数据集的广泛实验评估，我们证明了dds在几种实际应用中的发现性能和有效性。
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