Phát hiện các phụ thuộc hàm xấp xỉ theo các cách tiếp cận tập thô

Đề tài do tác giả Trần Duy Anh (Cao đẳng Sư phạm Thừa Thiên-Huế) thực hiện. Các phụ thuộc hàm đóng vai trò quan trọng trong thiết kế các hệ cơ sở dữ liệu quan hệ.

Gần đây việc phát hiện các phụ thuộc hàm xấp xỉ trong cơ sở dữ liệu là một vấn đề nghiên cứu thú vị, là mục tiêu của phát hiện tri thức.
Đề tài đã đưa ra một mối liên hệ giữa độ phụ thuộc và độ đo lỗi của phụ thuộc hàm; xem xét độ đo lỗi trên các phân hoạch thu gọn; đề xuất một số tính chất và luật cắt tỉa mới để xây dựng thuật toán phát hiện các phụ thuộc hàm xấp xỉ trong cơ sở dữ liệu, gọi là AFD- Mine. Tiếp đó, tìm mối quan hệ giữa Tane (một thuật toán hiệu quả để phát hiện các phụ thuộc hàm và phụ thuộc hàm xấp xỉ) và AFD- Mine cũng như một số nhận xét có ý nghĩa về độ đo lỗi, các tính chất và các luật cắt tỉa cũng được đưa ra.
Cuối cùng, đề tài đã nghiên cứu và xây dựng một thuật toán để phát hiện các phụ thuộc hàm xấp xỉ trong CSDL theo cách tiếp cận lý thuyết tập thô và đã đạt được một số kết quả như: xây dựng được tính chất thể hiện mối quan hệ giữa độ phụ thuộc k và độ đo lỗi g3 của phụ thuộc hàm; xây dựng công thức mới để tính độ đo lỗi g3 trên các phân hoạch thu gọn; tìm mối liên hệ giữa tane và AFD- Mine…

BH (Theo Tạp chí Tin học & Điều khiển học, số 3/07)