研究目的
调查并分析35个松弛函数依赖关系（RFDs），提供分类标准、启发性示例及系统化分析，以理解其在数据清洗、查询松弛和记录匹配等高级数据库操作中的应用。
研究成果
论文最后强调，需要进一步研究从数据中发现RFDs的算法、提升其性能，并探究基于近似匹配函数的RFDs可靠且完备的推理规则。同时建议将RFDs应用于更多场景，以提升数据质量或检查流程是否符合现有标准。
研究不足
该调查聚焦于函数依赖的松弛形式，而非其他类型的数据依赖。同时，它也未涵盖所有被调研RFD（松弛函数依赖）的发现算法。
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[2020年IEEE俄罗斯青年电气电子工程研究人员会议（EIConRus）- 俄罗斯圣彼得堡和莫斯科（2020.1.27-2020.1.30）] 2020年IEEE俄罗斯青年电气电子工程研究人员会议（EIConRus）- 激光焊接过程中生物组织热扩散率的实时测量
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[2020年IEEE俄罗斯青年电气电子工程研究人员会议（EIConRus）- 俄罗斯圣彼得堡和莫斯科（2020.1.27-2020.1.30）] 2020年IEEE俄罗斯青年电气电子工程研究人员会议（EIConRus）- 激光焊接过程中生物组织热扩散率的实时测量
DOI：10.1109/eiconrus49466.2020.9039356
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
近年来，由于函数依赖关系可应用于数据清洗、查询松弛、记录匹配等多项高级数据库操作，学界对其重燃研究兴趣。特别是针对典型函数依赖所定义的约束条件已被放宽，以捕捉真实数据中的不一致性、语义相关数据的模式或复杂数据类型中的语义关系。本文调研了35种此类函数依赖关系，提供了分类标准、启发性案例及系统性分析。
作者：
Loredana Caruccio，Vincenzo Deufemia，Giuseppe Polese
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