计算机应用研究

作者：尹诗宁,张安珍,夏秀峰,

单位：沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136；

关键词：函数依赖,相关性分析,不完整数据,

基金：国家自然科学基金青年基金资助项目(6210071734)；；

函数依赖（FD）挖掘方法通常专注于发现所有满足函数依赖语法特征的结果，在数据不完整的情况下常导致大量成立但无意义的FD。针对挖掘无效FD的问题，提出基于相关性分析的不完整数据FD挖掘方法。利用概率图模型构建具有缺失值属性的概率分布，通过相关性分析捕捉属性之间的关联关系，避免枚举所有可能性，以挖掘具有统计学意义的FD。实验结果表明，该方法可以更准确地定位到有意义的FD，与最先进的FD发现方法相比，F1分数平均提高1.5倍。

来源：2024年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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