Attribute-or模型下不确定关系的无损分解算法  

Lossless Decomposition of Uncertain Relation in Attribute-or Model

作　　者：叶杰敏 刘国华[1] 貟慧 石丹妮[1] 吴云龙[1] 费凡[1] 

机构地区：[1]东华大学计算机科学与技术学院,上海201620

出　　处：《计算机研究与发展》2013年第S1期117-124,共8页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(61070032)

摘　　要：庞大的可能世界集合是影响不确定关系查询效率的主要因素,分解是减小不确定关系可能世界集合的有效方法.为解决该问题,在Attribute-or数据模型上,定义了水平函数依赖和垂直函数依赖.提出了不确定关系水平划分算法,该算法能够生成不确定关系的分解条件,解决了分解程度低的问题.给出了不确定关系分解过程和算法并证明该分解方法是无损的,讨论了k-匿名数据的分解问题.The possible world representations for uncertain relation are usually enormous,which is a main factor that causing an inefficient query.Decomposition is an effective method of reducing the representations of uncertain relation.We define horizontal FDs and vertical FDs on Attribute-or data model that our decomposition will relay on them,and propose a horizontal partitioning algorithm, which is able to generate the uncertain relation decomposition conditions and solve the problem of low degree of decomposition.Finally,a complete decomposition process of uncertain relation is proposed, with the decomposition of k-anonymous data discussed.

关 键 词：Attribute-or 水平函数依赖 垂直函数依赖 不确定关系 无损分解 K-匿名 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]