【摘 要】
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数据库频繁更新会导致满足条件的条件函数依赖(CFDs)发生变化,为获取准确的条件函数依赖,可以在更新后的数据库上重新执行发现过程,但这种方法会导致大量时间都浪费在对原始
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省教育厅重点实验室
【基金项目】
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湖南省杰出青年基金资助项目(11JJ1011);国家自然科学基金资助项目(61272063);教育部新世纪人才项目(NCET-10-0140);湖南省教育厅资助项目(09K085);湖南省教育厅一般项目(09C401)
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数据库频繁更新会导致满足条件的条件函数依赖(CFDs)发生变化,为获取准确的条件函数依赖,可以在更新后的数据库上重新执行发现过程,但这种方法会导致大量时间都浪费在对原始数据集的重复处理上。针对这种情况,在CFINDER算法基础上,提出了一个增量发现条件函数依赖的算法CFUP。当数据库中增加新数据集时,CFUP在已有的CFDs的基础上,去掉不满足条件的CFDs,发现满足条件的新CFDs。实验表明,该算法能有效地进行条件函数依赖的增量式更新,与重新运行CFINDER算法相比,减少了原始数据集的扫描次数,提高了更新CFDs的效率。
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