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Enregistrement W2150774720 · doi:10.1145/1142351.1142369

On redundancy vs dependency preservation in normalization

2006· article· en· W2150774720 sur OpenAlexaff
Solmaz Kolahi, Leonid Libkin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedundancy (engineering)Computer scienceFunctional dependencyDependency (UML)Normalization (sociology)Theoretical computer scienceData integrityData miningRelational databaseArtificial intelligenceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recently introduced information-theoretic approach to analyzing redundancies in database design was used to justify normal forms like BCNF that completely eliminate redundancies. The main notion is that of an information content of each datum in an instance (which is a number in [0,1]): the closer to 1, the less redundancy it carries. In practice, however, one usually settles for 3NF which, unlike BCNF, may not eliminate all redundancies but always guarantees dependency preservation.In this paper we use the information-theoretic approach to prove that 3NF is the best normal form if one needs to achieve dependency preservation. For each dependency-preserving normal form, we define the price of dependency preservation as an information-theoretic measure of redundancy that gets introduced to compensate for dependency preservation. This is a number in the [0,1] range: the smaller it is, the less redundancy a normal form guarantees. We prove that for every dependency-preserving normal form, the price of dependency preservation is at least 1/2, and it is precisely 1/2 for 3NF. Hence, 3NF has the least amount of redundancy among all dependency-preserving normal forms. We also show that, information-theoretically, unnormalized schemas have at least twice the amount of redundancy than schemas in 3NF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0030,018
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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