基于近似函数依赖的关系数据属性权重评估方法
关系模式无损及保持函数依赖的判定
关系模式无损及保持函数依赖的判定在数据库的世界里，有一门课非常重要，听起来复杂，其实一旦了解了，就像喝水一样简单。
这门课就是关于关系模式无损及保持函数依赖的判定。
说实话，乍一听这名字，很多人都会觉得有点绕。
但是，咱们可以轻松搞定这事儿。
想象一下你家里的冰箱。
里面各种各样的食材，鱼、肉、蔬菜，真是五花八门。
每次打开冰箱门，看到那些东东，你就知道要做什么了。
可是，如果这些食材全乱七八糟地放在一起，那可就糟了，找个东西就得翻半天。
关系模式就有点像这个冰箱，食材（数据）得好好分门别类。
无损性在这里就相当于我们把冰箱整理得井井有条，随取随用，不会出错。
比如，牛肉和鸡肉放在一起，那你一不小心把牛肉用错了，哎呀，可就麻烦了。
再说说保持函数依赖，这就像家里的规矩。
比如，家里规定：晚饭前不可以玩手机。
这样一来，大家都得遵守这个规矩，才能和谐相处。
在数据库中，函数依赖就是指某些数据项之间的关系。
如果有一个函数依赖存在，就意味着一个数据项的值决定了另一个数据项的值。
比如，学生的学号决定了他的姓名，学号就是那个“规矩”，保证大家都能遵循。
咱们可不能随便乱来，要保持这些依赖关系，才能让数据的完整性得到保障。
再回到关系模式无损的事情上。
无损分解就像咱们把冰箱里的食材分类，保证每种食材都能用得上。
比如，先把鱼和肉分开，再把鸡蛋和蔬菜放在一边，这样无论你想做什么，都能很方便地找到需要的食材。
如果分解得不好，可能一分开，整个菜都做不好了。
要是你把肉和蔬菜分开，但在某个地方漏掉了牛肉，那你就可能做不出你想要的红烧肉了。
无损性就像是保证了这个分解过程的有效性，确保你分开了，但是每样东西还在，没丢。
这里再给大家讲一个小故事。
前几天我去朋友家做客，看到他家冰箱简直乱得像个战场，啧啧，根本找不到东西。
后来他跟我说，最近工作太忙，没时间整理。
于是，我就给他提议，不如一起分类一下，把常用的东西放在最上面，少用的放在下面。
你猜怎么着？他真的开始整理了，整理完之后，连我都觉得轻松多了。
利用粗糙集理论进行属性权重计算的方法和实践
利用粗糙集理论进行属性权重计算的方法和实践引言：在数据挖掘和机器学习领域，属性权重计算是一个重要的问题。
属性权重的准确计算可以帮助我们更好地理解和分析数据集，从而提高模型的性能和预测能力。
粗糙集理论作为一种有效的数据处理方法，可以帮助我们解决属性权重计算的问题。
本文将介绍一种利用粗糙集理论进行属性权重计算的方法和实践。
一、粗糙集理论简介粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的一种基于近似和不确定性的数据处理方法。
该理论通过将数据集划分为等价类来描述数据之间的关系，并通过近似集合来处理不确定性。
在粗糙集理论中，属性权重计算是一个重要的研究方向，它可以帮助我们确定数据集中各个属性对决策结果的重要程度。
二、属性权重计算方法1. 基于信息增益的属性权重计算方法信息增益是一种常用的属性权重计算方法，它通过计算属性对决策结果的贡献度来确定属性权重。
具体而言，信息增益计算方法通过计算每个属性的信息熵和条件熵来衡量属性对决策结果的影响程度，然后将两者的差值作为属性的权重值。
信息增益方法简单易懂，但是它忽略了属性之间的相关性，可能导致权重计算结果不准确。
2. 基于模糊熵的属性权重计算方法模糊熵是一种能够处理属性之间相关性的属性权重计算方法。
它通过计算属性的模糊熵来确定属性的权重值。
具体而言，模糊熵方法通过计算属性的模糊熵和条件模糊熵来衡量属性对决策结果的影响程度，然后将两者的差值作为属性的权重值。
模糊熵方法考虑了属性之间的相关性，可以更准确地计算属性的权重值。
三、属性权重计算实践为了验证属性权重计算方法的有效性，我们选择了一个实际的数据集进行实验。
该数据集包含了一些学生的个人信息和他们的成绩。
我们的目标是通过这些属性来预测学生的最终成绩。
首先，我们使用信息增益方法来计算属性的权重值。
通过计算每个属性的信息熵和条件熵，我们得到了各个属性的权重值。
然后，我们将这些权重值应用于模型训练中，通过交叉验证的方法评估模型的性能。
基于函数依赖的数据一致性检测方法
３实 验评价 本 文 在 两 组 真 实 数 据 Ｈｏｓｐ和 Ａｄａｌｔｓ上 进 行 实 验 ，并 使 用 ｎｐ
ＦＤｄｅｔ方法进行对 比。
准确性实验 ：本实验通过 添加 错误数据的 比例（ｎｏｉ％），并使 用
错 误 检 测率 ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ来 衡 量 检 测 结 果 。
表 ２
如 图 ２所 示 ，ＦＤ可 以准 确 检 测数 据 中存 在 的 冲 突 ，对 不 同的 数
算机学报，２０１０，３３（２）：￣４１—２４８．
作者 简介 ：侯 东平（１９８２－），女，辽宁铁岭人，大学本科，助理工程师，主要研 究方向为数据质量。
媾蠛攀 ｎｏｉ（％）
数记作ｎ。ｔ是Ｒ中的一个记录 ，Ｃ￣ａｔｔｒ（Ｒ）中的一个属性，ｔ关于Ｃ的属
图 ２ 检 测 准确 性
性 值 记 作 ｔ［Ｃ】。 函数 依赖 ：一个 关于Ｒ的函数依赖（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ）表
示为 ：Ｘ Ａ。其 中，ｘ是一组属性集合 ，Ａ是一个单一属性 ，并且 有 ，Ａ ａｔｔｒ（Ｒ）， ｎ Ａ＝ 。Ｘ称为规则左部 ，Ａ称为规则右部 。
本文 设 计 了如 下 的算 法 ，用 以找 到Ｒ中所有 关于 ∑的 冲 突 记 录
∑是 函数依赖集 ，对于 Ｖ妒∈∑，有 Ｒ｝妒。那么 ，称Ｒ满足 ∑，记 （表 ２）
作 Ｒ ｝∑ 。 为 了验证关系Ｒ是否满足 函数依赖 ，本文提 出了定理１。
定理 １。一个关系Ｒ丌ｘｕ Ａ（Ｒ）Ｉ。
计算机研 究与发展．２０１ ５．５２（２）：２９５—３０８．
［２］李建 中。刘显敏．大数据 的一个 重要方面：数据可用性［Ｊ］．计算机研
究与发展，２０１ ５，５０（６）：１ １ ４７一ｌ １６２．
基于近似函数依赖的查询评估改进
些重 复的 比较 可能达 到几百 甚至是 上千次 ，造成 不必要 的浪 费。因此 ，文 中首先把原 有的关 系 Ｒ 根据 ＡＦ 进行分解 以避免重 复的比较 。同时，原有 的代数查询等式也相应 的进行等价转 Ｄ 换 以用于分解 的关系上 的查询 。最后，对重写后 的等价代数查询等 式和原有的查询等式 的相对 时间代价进行了推导和 比较 。
文章 的其余部分 组织如 下 。第 ２ 将对 Ｒ 节 ＤＢ 模型 中的一些基 本概念做 简要 回顾和介 绍； 第３ 节将对代 数查询等式 的等 价转换做 以及相对时 间代价进 行详细推 导和讨论 ；最后 ，第 ４ 节 将对本文的研 究予 以总结和 展望。
收稿 日期： ０ ７０—０ 作 者简介：陈国青（９ ６ ０ ２０ －５３ ． １ ５年１ 月生） ，男，博士，教授． 研究方 向：管理信息系统 、商务智 能与决策技术、数据模型与模糊信息处理等． 基金项 目：国家 自 然科 学基金 （０３ ００ ７３ １０ ） ７ ２ １１ ／０ ２０ １；清华大学现代管理研究 中心资助．
赖 （ ｐｏｉ ｔ ｕ ｃｉｎｌ ｐ ｎ ｅｃ ｓ Ｆ ［所包含 的数据 库信 息来等价转换相 关的代 Ａｐ ｒｘｍａｅＦ ｎｔ ａ Ｄｅｅｄｎｉ ，Ａ Ｄ）］ ｏ ｅ ５
数查询等式 ，通 过减 少数据 查询 中查询条件和元组属性值 的 比较来改进查询效率 。具体而言 ， 假 设关系 Ｒ 中有 Ａ Ｄ，那么 该关系 中就有 许多元组在某些属性上 有相同的取值 。此时 ，如果 Ｆ 有 一个涉及 到这些 属性 的数据 库查 询 ，查询 条件 就会和 该属性 上很多 相 同的属性值 比较 。这
权重的确定方法汇总
权重的确定方法汇总一、指标权重的确定1.综述目前关于属性权重的确定方法很多，根据计算权重时原始数据的来源不同，可以将这些方法分为三类：主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。
主观赋权法是根据决策者（专家）主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法，其原始数据由专家根据经验主观判断而得到。
常用的主观赋权法有专家调查法（Delphi法）、层次分析法（AHP ）[106-108]、二项系数法、环比评分法、最小平方法等。
本文选用的是利用人的经验知识的有序二元比较量化法。
主观赋权法是人们研究较早、较为成熟的方法，主观赋权法的优点是专家可以根据实际的决策问题和专家自身的知识经验合理地确定各属性权重的排序，不至于出现属性权重与属性实际重要程度相悖的情况。
但决策或评价结果具有较强的主观随意性，客观性较差，同时增加了对决策分析者的负担，应用中有很大局限性。
鉴于主观赋权法的各种不足之处，人们又提出了客观赋权法，其原始数据由各属性在决策方案中的实际数据形成，其基本思想是：属性权重应当是各属性在属性集中的变异程度和对其它属性的影响程度的度量，赋权的原始信息应当直接来源于客观环境，处理信息的过程应当是深入探讨各属性间的相互联系及影响，再根据各属性的联系程度或各属性所提供的信息量大小来决定属性权重。
如果某属性对所有决策方案而言均无差异（即各决策方案的该属性值相同），则该属性对方案的鉴别及排序不起作用，其权重应为0；若某属性对所有决策方案的属性值有较大差异，这样的属性对方案的鉴别及排序将起重要作用，应给予较大权重.总之，各属性权重的大小应根据该属性下各方案属性值差异的大小来确定，差异越大，则该属性的权重越大，反之则越小。
常用的客观赋权法[109-110]有：主成份分析法、熵值法[111-112]、离差及均方差法、多目标规划法等。
其中熵值法用得较多，这种赋权法所使用的数据是决策矩阵，所确定的属性权重反映了属性值的离散程度。
客观赋权法主要是根据原始数据之间的关系来确定权重，因此权重的客观性强，且不增加决策者的负担，方法具有较强的数学理论依据。
综合评价中两种指标权重的确定方法_相似权法和属性AHM赋权法
素 Λij 构成相对属性测度评判矩阵 ( Λij ) m ×m 。
C I1 I2 Im I1 I2
Λ11 Λ21 Λ m1
Λ12 Λ22 Λ m2
… … … …
0 表示出现 ( 是) 或未出现 ( 否) 的变量就称为指示变量。 虽
译 1 北京: 中国统计出版社, 1990, 35724091
2 柳青 1 多元回归分析中离散变量的几种定化方法 1 中国卫生
统计, 1990, 7 (3) : 311
3 何大卫, 王琳娜 1 用指示变量进行多元回归方程比较 1 现代预
・492・
类别
x1 x2
山西医药杂志 2004 年 6 月第 33 卷第 6 期 Shanx iM ed J , J une 2004, V o l 33, N o. 6
变量
1 0 0 - 1 0 0 0 1 0 - 1 0 0
( i) ( i) 量) [4, 5, ]D 1 ,D 2 …D k(ji)- 1 , 其取值为:
防医学, 1993, 20 (2) : 821
4 A lran R , Fein stein H. M u ltivariab le analysis: an in troduction. N ew H aven and L ondon: Yale U n iversity P ress, 1997. 90297, 91263, 3562365. 5 葛志祥 1 回归分析中虚拟变量的导数转换 1 统计研究, 1994, (1) : 691 6 Ronald R , Hoek ing TH. M ethod s and app lication s of L inear m idels: reg ression and the analysis of variab le. N ew Yo rk: John W iley and Son s, 1997. 3482379.
计算权重的方法
计算权重的方法
在许多领域中，权重是一个非常重要的概念。
例如，在搜索引擎优化中，权重被用来决定网页在搜索结果中的排名。
在金融领域中，权重可以用来计算投资组合中不同资产的重要性。
那么，如何计算权重呢？
有许多方法可以计算权重，以下是其中的一些：
1. 基于统计分析的权重计算方法：这种方法基于统计数据，使用指标来计算权重。
以投资组合为例，可以使用基于历史数据的风险值和收益率来计算每个资产的权重。
2. 基于专家意见的权重计算方法：这种方法是基于专家意见或经验来计算权重。
例如，在一个政治调查中，专家可以根据其了解的政治情况和现实情况来计算每个政治因素的权重。
3. 基于机器学习的权重计算方法：这种方法通过机器学习算法来计算权重。
这种方法主要是基于历史数据来训练算法，然后通过算法来预测未来数据。
这种方法可以用于预测股票市场走势或者天气预报等场景。
4. 条件概率方法：这种方法是基于贝叶斯定理来计算权重，根据已
知的条件和先验概率计算出后验概率。
例如，在一个疾病诊断的场景中，可以使用条件概率来计算每个症状的权重。
总之，计算权重的方法有很多种，选择合适的方法取决于应用场景和数据特征。
考虑未知属性权重的区间直觉模糊VIKOR方法
考虑未知属性权重的区间直觉模糊VIKOR方法耿秀丽;马万元【摘要】Aiming at the problem that the traditional fuzzy theory considers the membership information only when deal-ing with multi-attribute decision-making problem, an extended VIKOR approach is proposed based on Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Sets(IVIFSs). IVIFSs are used to handle interval semantic evaluation information. Considering the problem that the attribute weights are unknown, the attribute weights are determined according to the support degree among the IVIFSs. The higher the attributes'support degree, the lower its weight. The cross entropy of IVIFSs is intro-duced into the VIKOR to calculate the distance between IVIFSs. Finally, a case study of evaluating mobile phone design concepts is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.%针对传统模糊集方法处理不确定性多属性决策问题时只考虑隶属度信息的缺点,提出了基于区间直觉模糊集的VIKOR决策方法.区间直觉模糊集用来处理区间语义评价信息.考虑属性权重未知的问题,基于区间直觉模糊数间的支持度确定属性权重,属性的支持度越高,则其权重越小.将区间直觉模糊交叉熵引入区间直觉模糊VIKOR方法用于计算区间直觉模糊数间的距离.最后以某手机设计方案评价为例,验证了所提方法的有效性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)024【总页数】6页(P257-262)【关键词】多属性决策;VIKOR方法;区间直觉模糊集;交叉熵;支持度【作者】耿秀丽;马万元【作者单位】上海理工大学管理学院,上海 200093;上海理工大学管理学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TH122;N94多属性决策（Multiple Attribute Decision Making，MADM）方法常用于解决考虑有限个属性时的备选方案排序或决策问题。
一种基于相似系数的权重确定方法
评价 指标 的权 重 确 定 问题 是 多 指 标 综 合 评 价 过 程 中的核 心 问题 。文 献 ［ １ ］ 提 出可 以根据 专家 的
一
针对 专 家主观 确定 指 标权 重 的不 足 ， 本 文 提 出
种基于相似系数的指标权重确定方法 ， 该方法可
名望、 地位 、 所属专业、 对决策问题的熟悉程度等来
基金项 目： “ 十二五” 国家科技支撑计划 （ ２ ０ １ １ Ｂ Ａ Ｋ ０ ６ Ｂ ０ ５ ） 作者简介 ： 晋 民杰（ １ ９ ６ ４一） ， 男， 教授 ， 主要研究方 向为载运工具运用工程等 ； 通讯作 者 ： 王快 ， Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ｓ ｄ ｔ ａ ｗ ｋ ｋ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｎ ｒ
ｃ ａ ｒ ｄ 系数等于样本集交集与样本集合集的 比值 ， 即
Ｊ ＝ｌ Ａｎ ｌ ／ ｌ Ａ ｕ ｌ 【 ４ ｊ ． 实际处理问题过程 中， 将若
干指标 变量进 行 聚类 ， 利用 相 似 系数 来 衡 量变 量 之 间的相 似程 度 ， 从 中找 出样 本 数 据 的分 布 状 态 ， 利
第３ ６卷
第 １ 期
太
原
科
技
大
学
学
报
Ｖ ｏ １ ． ３ ６ Ｎ ｏ ． １
Ｆ ｅ ｂ ． ２ ０ １ ５
２ ０ １ ５年 ２月
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｔ Ａ Ｉ Ｙ Ｕ Ａ Ｎ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ Ｏ Ｆ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ Ａ Ｎ Ｄ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ
第３ ６ 卷第 １ 期 来自晋民杰 ， 等： 一种基于相似系数的权重确定方法
程度 ， 则 满足 ：
三参数区间数多属性依赖关系的权重确定
就 可 以 利 用 属性 之 问 的依 赖 度 进 而 来 确 定 权 重 ，这 为权 重 的计 算 提供 了 一种 新 的方 向 。 本 文在 考 虑 信 息 不 完 全 的 情 况 下 ，用 三 元 区 间数 对 公 交 线 网 优 化 问 题 进行 了研 究 。依 据 三 元 区 间 数 的 基本 知 识 ，利用 三
三 、 区间数 的 排序
权重的设定问题一直是多属性决 策的重点和难点 ，所以本
文 提 出一 种 新 的 权 重 的 设 定 方 法 尤 为 重要 。依 赖 关 系 在 人 类 社 会 中扮 演着 重 要 角色 ，我 们 可 以 从 直 观感 觉 中可 以看 出 ，如 果
一
设 有 两 个 三 元 区 间 数 ＝ 一 ， ， 】 和 『 ］ ＝ ［ ｂ ， ｂ ］ ，
贝 ０ 称 ｌ ａ 一 ， ａ 。 ， ａ Ｊ 为 三 参 数 区 】 数 。其 中 ａ 一为 三参 数 区 Ｉ 司数 的 Ｆ
界， ａ 为三 参数 区 间数 的上 界 ， ａ 为 三参 数 区间 数 的区 中值 。
二 、三参 数 区 Ｉ ＇ ｓ ＇ ｌ 数 的基 本运 算
方法应用，目前尚不成熟 ，任面临着巨大挑战 。区间数理论在 决 策 分 析 等 领 域 有 非常 强 的应 用 背 景 ，也 是 决 定不 确定 性 问题
则
个 属 性 依 赖 于 另一 属 性 ，那 么 一 个 属性 的重 要 性 （ 权 重 ）就
越 低 ，另 一 个 属性 的 重 要 性 （ 权 重 ）就相 对较 高 。权 重 是 目标 重 要 性 的 度 量 ，而依 赖 关 系 是 指 一 个 属 性 依赖 于 性 ，那 么它 的 重要 性 就 会 降
关系数据中函数依赖检测方法
M a r k o v blanket B a y e s i a n n e t w o r k s for e v ery relational data attribute , a n d t h e n u s e M a r k o v blanket B a y e s i a n n e t w o r k s to c o m p u t e conditional probabilities . O u r expe r i m e n t a l s t u d y o n b o t h synthetic a n d r e a l - w o r l d data s h o w s that t h e p r o p o s e d a p p r o a c h achi e v e s c o n s i d e r a b l y h i g h e r a c c u r a c y t h a n t h e statistics-based a p p r o a c h . F u r t h e r m o r e , w e d e s i g n e d a n interactive application scenario that e a c h iteration consults user o n verifying the F D s w i t h h i g h e s t c o n f i d e n c e . O u r e x p e r i m e n t results also s h o w o u r a p p r o a c h requires f e w e r m a n u a l w o r k s t h a n statistics-based a p p r o a c h in interactive application scen a r i o .
评价模型中权重的确定方法
评价模型中权重的确定方法在评价模型中，确定权重是一个非常重要的过程，它决定了不同指标在综合评价中的重要性。
权重的确定方法有很多种，以下我将介绍其中几种常用的方法。
1.主观赋权法2.层次分析法层次分析法是一种定量的权重确定方法，它能够帮助决策者通过分层的方式对不同指标的重要性进行比较和判断。
具体的步骤如下：（1）建立层次结构：将评价指标划分为不同的层次，并建立它们之间的关系。
（2）构建判断矩阵：通过专家调查或问卷调查的方式，构建判断矩阵，评价不同指标之间的相对重要性。
（3）计算特征向量：通过特征值法或逼近法，计算出判断矩阵的最大特征值和相应的特征向量。
（4）计算权重向量：将特征向量进行归一化，得到权重向量，即不同指标的权重。
层次分析法的优点是能够考虑到不同指标之间的相对重要性，适用于指标比较复杂、相互影响较大的情况。
3.主成分分析法主成分分析法（PCA）是一种基于统计学的权重确定方法，它通过对原始数据进行变换，将高维数据转化为低维数据，并提取出对原始数据变异性解释最多的主成分。
具体的步骤如下：（1）标准化数据：对评价指标进行标准化处理，使得各个指标具有相同的量纲和权重。
（2）计算协方差矩阵：计算标准化后的数据的协方差矩阵。
（3）计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
（4）选择主成分：选择特征值较大的特征向量作为主成分。
（5）计算权重向量：将选择的主成分进行归一化，得到权重向量，即不同指标的权重。
主成分分析法的优点是能够保留数据的主要信息，减少冗余的指标，并能够考虑到不同指标之间的相关性。
除了以上几种方法，还有一些其他的权重确定方法，如熵权法、模糊综合评价法、灰色关联分析法等。
这些方法在不同的评价场景中有不同的适用性，可以根据具体情况选择合适的方法。
此外，在确定权重时，还需要考虑到评价指标的可行程度、数据可获得性和对决策目标的贡献度等因素，以保证权重的有效性和可靠性。
算法相近多组权重设计
算法相近多组权重设计算法相近多组权重设计是一种常见的权重设计方法，它基于相似性算法，用于确定多组数据之间的权重关系。
以下是对算法相近多组权重设计的详细介绍：首先，算法相近多组权重设计的基本思想是，将多组数据看作不同的集合，并通过计算它们之间的相似度来确定它们之间的权重关系。
具体来说，这种方法可以通过以下步骤来实现：确定数据集合：首先，需要确定要进行权重设计的多组数据集合。
这些数据可以是不同的数据集、指标集或其他类似的集合。
计算相似度：接下来，需要计算每组数据与其他数据之间的相似度。
相似度的计算可以使用不同的方法，如余弦相似度、欧几里得距离等。
确定权重：根据计算出的相似度，可以通过一定的转换方法来确定每组数据之间的权重关系。
一般来说，相似度越大，对应的权重也越大。
应用：最后，可以将确定的权重应用到实际应用场景中。
例如，在多组数据的融合、综合或排序中，可以使用算法相近多组权重设计得到的权重来进行加权处理，以获得更准确的结果。
算法相近多组权重设计的主要优点是能够根据数据之间的相似性来灵活地确定权重关系。
与传统的固定权重方法不同，这种方法能够根据数据的特性来调整权重，从而更好地适应实际应用场景。
此外，算法相近多组权重设计还可以在多个领域中得到应用，例如数据挖掘、决策支持、推荐系统中。
然而，算法相近多组权重设计也存在一些局限性。
首先，相似度的计算可能受到数据质量的影响，如果数据存在误差或噪声，将可能导致相似度计算的准确性下降。
此外，对于不同的应用场景，需要选择合适的相似度计算方法，并进行适当的调整和优化。
总之，算法相近多组权重设计是一种灵活的权重设计方法，可以根据数据之间的相似性来确定多组数据之间的权重关系。
在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的相似度计算方法和权重调整策略，以实现更好的应用效果。
确定权重的7种方法
确定权重的7种方法、专家打分法专家打分法即是由少数专家直接根据经验并考虑反映某评价观点后定出权重，具体做法和基本步骤如下：第一步选择评价定权值组的成员，并对他们详细说明权重的概念和顺序以及记权的方法。
第二步列表。
列出对应于每个评价因子的权值范围，可用评分法表示。
例如，若有五个值，那么就有五列。
行列对应于权重值，按重要性排列。
第三步发给每个参予评价者一份上述表格，按下述步骤四~九反复核对、填写，直至没有成员进行变动为止。
第四步要求每个成员对每列的每种权值填上记号，得到每种因子的权值分数。
第五步要求所有的成员对作了记号的列逐项比较，看看所评的分数是否能代表他们的意见，如果发现有不妥之处，应重新划记号评分，直至满意为止。
第六步要求每个成员把每个评价因子（或变量）的重要性的评分值相加，得出总数。
第七步每个成员用第六步求得的总数去除分数，即得到每个评价因子的权重。
第八步把每个成员的表格集中起来，求得各种评价因子的平均权重，即为“组平均权重”。
第九步列出每种的平均数，并要求评价者把每组的平均数与自己在第七步得到的权值进行比较。
第十步如有人还想改变评分，就须回到第四步重复整个评分过程。
如果没有异议，则到此为止，各评价因子（或变量）的权值就这样决定了。
二、调查统计法具体作法有下面四种。
1 •重要性打分法：重要性打分法是指要求所有被征询者根据自己对各评价因子的重要性的认识分别打分，其步骤如下：a. 对被征询者讲清统一的要求，给定打分范围，通常1~5分或1~100分都可。
b. 请被征询者按要求打分。
c. 搜集所有调查表格并进行统计，给出综合后的权重。
2 •列表划勾法：该方法如图7-2所示。
事先给出权值，制成表格。
由被调查者在认为合适的对应空格中打勾。
对应每一评价因子，打勾1~2个，打2个勾表示程度范围。
这样就完成一个样本的调查结果。
在样本调查的基础上，除采用一般的求-丫个样本的均值作为综合结果外，还可采用如下方法：图7-2列表划勾法示意图备择程度因子序号W123m-1mV I0.2V V0.4V V V0.6V V0.8V1.0a. 频数截取法频数截取法的主要步骤如下：第一步：列中值频率分布表，见表7-2。
一种基于函数依赖的属性相似度调整算法
一种基于函数依赖的属性相似度调整算法
谭明超;刁兴春;曹建军;冯径
【期刊名称】《上海交通大学学报》
【年(卷),期】2015(49)8
【摘要】属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.
【总页数】10页(P1075-1083)
【关键词】实体分辨;属性相似度;函数依赖
【作者】谭明超;刁兴春;曹建军;冯径
【作者单位】解放军理工大学指挥信息系统学院;解放军理工大学气象海洋学院【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于用户多属性加权和兴趣相似度的协同过滤算法研究 [J], 罗海媛;章牧
2.基于属性相似度的属性约简算法 [J], 夏克文;刘明霄;张志伟;董瑶
3.一种基于k-NN的案例相似度权重调整算法 [J], 杨健;杨晓光;刘晓彬;秦凡
4.一种基于机器学习的相似度算法在文本相似度比较中的应用——以法律文本比较为例 [J], 骆浩楠;汪峥;李峰
5.一种基于函数依赖的分类规则挖掘算法 [J], 杨鸿雁;马垣
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教你如何判断无损连接和函数依赖
教你如何判断无损连接和函数依赖无损分解和保持依赖的判断大部分是对一个关系模式分解成两个模式的考察，分解为三个以上模式时无损分解和保持依赖的判断比较复杂，考的可能性不大，因此我们只对“一个关系模式分解成两个模式”这种类型的题的相关判断做一个总结。
以下的论述都基于这样一个前提：R是具有函数依赖集F的关系模式，（R1 ，R2）是R的一个分解。
首先我们给出一个看似无关却非常重要的概念：属性集的闭包。
令α为一属性集。
我们称在函数依赖集F下由α函数确定的所有属性的集合为F下α的闭包，记为α+ 。
下面给出一个计算α+的算法，该算法的输入是函数依赖集F和属性集α，输出存储在变量result 中。
算法一：result:=α;while(result发生变化)dofor each 函数依赖β→γ in F dobeginif β∈result then result:=result∪γ;end属性集闭包的计算有以下两个常用用途：·判断α是否为超码，通过计算α+（α在F下的闭包），看α+ 是否包含了R中的所有属性。
若是，则α为R的超码。
·通过检验是否β∈α+，来验证函数依赖是否成立。
也就是说，用属性闭包计算α+，看它是否包含β。
（请原谅我用∈符号来表示两个集合之间的包含关系，那个表示包含的符号我找不到，大家知道是什么意思就行了。
）看一个例子吧，2005年11月系分上午37题：● 给定关系R(A1，A2，A3，A4)上的函数依赖集F={A1→A2，A3→A2，A2→A3，A2→A4}，R的候选关键字为________。
（37）A. A1 B. A1A3 C. A1A3A4 D. A1A2A3首先我们按照上面的算法计算A1+ 。
result=A1，由于A1→A2，A1∈result，所以result=result∪A2=A1A2由于A2→A3，A2∈result，所以result=result∪A3=A1A2A3由于A2→A4，A2∈result，所以result=result∪A3=A1A2A3A4由于A3→A2，A3∈result，所以result=result∪A2=A1A2A3A4通过计算我们看到，A1+ =result={A1A2A3A4}，所以A1是R的超码，理所当然是R的候选关键字。
(完整版)权重的确定方法
上述各数的倒数 上述各数的倒数
上述各数的倒数
2.确定初始权数。
初始权数的确定常常采用定性分析和定量分析相结合的方法。一般是先组织专家， 请各位专家给出自己的判断数据，再综合专家的意见，最终形成初始值。具体操作步 骤如下： 第一步，将分析研究的目的、已经建立的评价指标体系和初步确定的指标重要性的量 化标准发给各位专家，请专家们根据上述的比例标度值表所提供的等级重要性系数， 独立地对各个评价指标给出相应的权重。 第二步，根据专家给出的各个指标的权重，分别计算各个指标权重的平均数和标准 差。 第三步，将所得出的平均数和标准差的资料反馈给各位专家，并请各位专家再次提出 修改意见或者更改指标权重数的建议，并在此基础上重新确定权重系数。 第四步，重复以上操作步骤，直到各个专家对各个评价项目所确定的权数趋于一致、 或者专家们对自己的意见不再有修改为止，把这个最后的结果就作为初始的权数。
（一）统计平均法
统计平均数法（Statistical averagemethod）是根据所选择的各位专家对各项评价指 标所赋予的相对重要性系数分别求其算术平均值，计算出的平均数作为各项指标的权 重。其基本步骤是：
第一步，确定专家。一般选择本行业或本领域中既有实际工作经验、又有扎实的 理论基础、并公平公正道德高尚的专家；
I比 极端重要
9
9 (9/1=)
9 (9/1=)
介于上述相邻两级之间重 要程度的比较
2、4、6、8
1.222 (5.5/4.5=)
1.875 (6.5/3.5=)
3 (7.5/2.5=)
5.67 (8.5/1.5=)
1.125 (9/8=)
1.5 (9/6=)
2.25 (9/4=)
4.5 (9/2=)
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（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｚ ｈ ｕ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｊ ｉ ｎ ａ ｎ ２ ５ ０ １ ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） 。
Hale Waihona Puke 中的属 性 重要 程 度 ， 提 出 了一 种 基 于近 似 函数 依 赖 的 属 性 权 重 评 估 方 法 。 该 方 法基 于 一 致 集 的概 念 导 出最 大 集 ， 生成 最 小 非平 凡 函数 依 赖 集 ， 从 而 找 出属 性之 间 的 近 似 函数 依 赖 关 系 ， 进 而 求 出近 似 候 选 码 和近 似 关 键 字 ， 在此基 础上根
ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｇ ｒ ｅ ｅ ｓ ｅ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｓ ｅ ｔ ｉ ｓ ｅ ｘ ｐ ｏ ｒ ｔ ｅ ｄ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｍｕ ｍ ｎ ｏ ｎ ｔ ｒ ｉ ｖ ｉ ａ ｌ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ａｌ ｎ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｅ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ
（ 辽 宁工程 技 术大 学 电子 与信 息工程 学 院 葫 芦 岛 １ ２ ５ １ ０ ５ ） （ 东北 大 学信 息科 学 － ９工程 学院 沈 阳 １ １ Ｏ ８ １ ９ ） （ 山东建 筑 大学信 息 － ９ 电气工程 学院 济 南 ２ ５ ０ １ Ｏ １ ） 。
摘 要 在 现 实应 用 中 ， 一 些 关 系数 据 的 规 范 化 程 度 不 高 ， 往 往 存 在 数 据 冗余 和 不一 致 现 象 。为 了有 效 评 估 此 类 数 据
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｉ ｎ ｒ ｅ ａ ｌ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｏ ｍｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｓ ｕ ｎ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｕ ｓ ｌ ｅ ａ ｄ ｓ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｒ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ａ ｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｃ ｙ ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ
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ｄ ａ ｔ ａ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｏｓ ｐ ｅ ｄ ａ ｎ ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｉ ｅ ｓ ． Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ
据属性 支持度计 算属性 权重 。实验 结果和 分析表 明， 提 出的属性权重评 估方 法能 够合理地 获取 关 系数据 中的属性重
要程度 ， 算法具有较好的稳定性和较 高的执行效率。
关键 词 关 系数 据 ， 近 似 函数 依 赖 ， 属性权重 ， 最 小 平 凡 函 数 依 赖 中 图 法分 类 号 ＴＰ ３ ９ １ 文献 标 识 码 Ａ
Ａｔ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｅ Ｗｅ ｉ ｇ ｈｔ Ｅｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｐｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ａｐｐｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｔ ｅ Ｆｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｄｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｉ ｅ ｓ
Ｚ Ｈ ＡＮＧ Ｘｉ ａ ｏ － ｙ ａ ｎ １ ＭＥ ＮＧ Ｘｉ ａ ｎ ｇ － ｆ ｕ Ｍ Ａ Ｚ ｏ ｎ ｇ － ｍｉ ｎ ２ Ｚ ＨＡＮＧ Ｗｅ ｎ － ｂ ｏ 。 Ｚ Ｈ ＡＮＧ Ｘｉ ａ ｏ － ｐ ｅ ｎ ｇ 。
第２ ４ ０卷 ２ 期 ０ １ ３年 第 ２月
计
算
机
科
学
Ｃｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｖｏ １ ． ４ ０ Ｎｏ ． ２ Ｆｅ ｂ ２ ０ １ ３
基 于 近 似 函 数 依 赖 的 关 系 数 据 属 性 权 重 评 估 方 法
张 霄雁 孟祥 福 马宗 民。 张文博 。 张霄鹏 。