80、深度网络有效查询松弛解决方案与墨西哥湾数据源查询框架

深度网络有效查询松弛解决方案与墨西哥湾数据源查询框架

在当今信息爆炸的时代，深度网络中的异构数据库数量众多且复杂，如何高效地进行查询并获取有价值的结果成为了一个关键问题。同时，墨西哥湾地区积累了大量的环境、水文、气象和海洋数据，这些数据分散在不同的数据源中，给数据的整合和查询带来了挑战。下面将详细介绍深度网络查询松弛解决方案以及墨西哥湾数据源的查询框架。

深度网络查询松弛解决方案

• 属性重要度计算 ：

  • 首先基于数据样本，利用近似函数依赖（AFD）来获取属性的重要程度。通过Huhtala的TANE方法得到具有最大支持率的AK（候选键），并将属性分为决定集和依赖集。
  • 决定集属性的权重计算公式为：
    [
    \text{Weight}(k)=\sum_{A}\frac{1 - \text{error}(A)}{\text{size}(A)}
    ]
    其中，$A$ 是所有包含属性 $k$ 的AFD的决定属性集，$k’$ 是未出现在 $A$ 中的属性。
  • 依赖集属性的权重计算公式为：
    [
    \text{Weight}(j)=\sum_{A}\frac{1 - \text{error}(A)}{\text{size}(A)}
    ]
    其中，$A$ 是所有包含属性 $j$ 的AFD的决定属性集。

• 查询执行流程 ：

  1. 数据库选择