论文研究 最大依赖集在不一致数据检测中的应用.pdf

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。