条件约束的数据修复方法

　　随着经济与信息技术的发展，在许多应用中均产生大量数据，然而，受硬件设备、人工操作、多源数据集成等诸多因素的影响，在这些应用之中往往存在较为严重的数据质量问题，特别是不一致性问题，从而无法有效管理数据．因此，首要的任务就是开发新型数据清洗技术来提升数据质量，以支持后续的数据管理与分析，现有工作主要研究基于函数依赖的数据修复技术，即以函数依赖来描述数据一致性约束，通过变更数据库中部分元组的属性值（而非增加／删除元组1来使得整个数据库遵循函数依赖集合，从一致性约束描述的角度来看，函数依赖并非是唯一的表达方式，还存在其他表达方式，例如硬约束、数量约束、等值约束、非等值约束等．然而，随着一致性约束种类的增加，其处理难度也远比仅有函数依赖的场景要困难．考虑以函数依赖与其他一致性约束共同表述数据库的一致性约束，并在此基础上设计数据修复算法，从而提升数据质量．实验结果表明，所提方法的执行效率较高．