一种增量发现条件函数依赖的算法

数据库频繁更新会导致满足条件的条件函数依赖(CFDs)发生变化,为获取准确的条件函数依赖,可以在更新后的数据库上重新执行发现过程,但这种方法会导致大量时间都浪费在对原始数据集的重复处理上。针对这种情况,在CFINDER算法基础上,提出了一个增量发现条件函数依赖的算法CFUP。当数据库中增加新数据集时,CFUP在已有的CFDs的基础上,去掉不满足条件的CFDs,发现满足条件的新CFDs。实验表明,该算法能有效地进行条件函数依赖的增量式更新,与重新运行CFINDER算法相比,减少了原始数据集的扫描次数,提高了更新CFDs的效率。