I. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là tìm hiểu sâu về phụ thuộc dữ liệu và khai phá dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Đề tài tập trung vào việc mở rộng các khái niệm như phụ thuộc hàm mờ, bao đóng tập thuộc tính, và khóa mờ. Việc nghiên cứu này không chỉ giúp làm rõ các khái niệm lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc thiết kế và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu. Đặc biệt, việc phát triển các thuật toán tìm bao đóng và khóa mờ sẽ hỗ trợ cho việc quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả hơn. Như vậy, nghiên cứu này có thể đóng góp vào việc cải thiện quy trình thiết kế cơ sở dữ liệu và nâng cao khả năng xử lý thông tin trong các hệ thống thông tin hiện đại.
II. Lớp phụ thuộc hàm mờ trong cơ sở dữ liệu quan hệ
Lớp phụ thuộc hàm mờ là một trong những khái niệm quan trọng trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó cho phép mô hình hóa các mối quan hệ không chắc chắn giữa các thuộc tính. Việc nghiên cứu về lớp này giúp xác định các ràng buộc và loại bỏ sự dư thừa dữ liệu. Các thuật toán tìm bao đóng trong ngữ cảnh mờ được phát triển để hỗ trợ việc xác định các thuộc tính có thể suy diễn từ các thuộc tính khác. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa thiết kế cơ sở dữ liệu mà còn nâng cao hiệu suất truy vấn. Hệ tiên đề Amstrong mở rộng cho lớp phụ thuộc hàm mờ cũng được nghiên cứu, giúp xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc cho các ứng dụng thực tiễn.
2.1 Dữ liệu mờ
Dữ liệu mờ là một khái niệm quan trọng trong việc xử lý thông tin không chắc chắn. Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, dữ liệu mờ cho phép mô hình hóa các thuộc tính mà không thể xác định chính xác giá trị của chúng. Việc áp dụng các phép toán trên tập mờ giúp cải thiện khả năng phân tích và khai thác dữ liệu. Các ứng dụng của dữ liệu mờ rất đa dạng, từ quản lý thông tin đến các hệ thống hỗ trợ quyết định. Nghiên cứu về dữ liệu mờ không chỉ giúp nâng cao tính chính xác trong việc xử lý thông tin mà còn mở ra nhiều hướng đi mới trong việc phát triển các hệ thống thông tin hiện đại.
III. Khóa mờ trong cơ sở dữ liệu quan hệ
Khóa mờ là một khái niệm quan trọng trong việc xác định các thuộc tính chủ chốt trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó cho phép xác định các thuộc tính có thể suy diễn từ các thuộc tính khác thông qua các phụ thuộc dữ liệu. Việc xác định khóa mờ không chỉ giúp đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu mà còn hỗ trợ cho việc tối ưu hóa các truy vấn. Các thuật toán tìm khóa mờ được phát triển nhằm nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong việc xác định các thuộc tính chủ chốt. Nghiên cứu về khóa mờ cũng mở rộng khái niệm về các dạng chuẩn mờ, từ đó giúp cải thiện quy trình thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu.
3.1 Bao đóng tập thuộc tính
Bao đóng tập thuộc tính là một khái niệm quan trọng trong việc nghiên cứu phụ thuộc dữ liệu. Nó cho phép tổng quát hóa các phụ thuộc hàm và xác định các thuộc tính có thể suy diễn từ một tập thuộc tính nhất định. Việc xác định bao đóng giúp người quản trị cơ sở dữ liệu có thể tối ưu hóa thiết kế và giảm thiểu sự dư thừa dữ liệu. Các tính chất của bao đóng như tính phản xạ, tính đơn điệu và tính luỹ đẳng đều có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng các thuật toán tìm bao đóng. Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống thông tin hiện đại.
