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首页 期刊 计算机工程与应用 最大依赖集在不一致数据检测中的应用(非官网)

最大依赖集在不一致数据检测中的应用

摘要:针对条件函数依赖(CFDs)对不一致数据检测不完备问题,提出基于最大依赖集(MDS)的依赖提升算法(DLA),通过获取依赖中包含的隐性依赖(RCFDs)对数据集中的不一致数据进行检测。利用动态值域调整,设置数值变化的前移和后移指针,改进原算法的枚举过程,提高了算法对连续属性的适用性,给出动态值域调整和依赖提升算法的算法流程和伪代码,并对算法的收敛性和时间复杂度进行分析。最后通过对照实验,对比了依赖提升算法和基于CFDs的检测方法的检测精度和时间代价,验证了算法的有效性。

分类:期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电子信息科学综合

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关键词:不一致数据 动态值域调整 

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