MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2158763191 · doi:10.1145/1059513.1059519

An information-theoretic approach to normal forms for relational and XML data

2005· article· en· W2158763191 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the ACM · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRelational databaseNormalization (sociology)XMLRelational modelDatabase normalizationInformation retrievalData miningMeasure (data warehouse)Theoretical computer scienceSet (abstract data type)Programming languageArtificial intelligenceCluster analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Normalization as a way of producing good relational database designs is a well-understood topic. However, the same problem of distinguishing well-designed databases from poorly designed ones arises in other data models, in particular, XML. While, in the relational world, the criteria for being well designed are usually very intuitive and clear to state, they become more obscure when one moves to more complex data models.Our goal is to provide a set of tools for testing when a condition on a database design, specified by a normal form , corresponds to a good design. We use techniques of information theory, and define a measure of information content of elements in a database with respect to a set of constraints. We first test this measure in the relational context, providing information-theoretic justification for familiar normal forms such as BCNF, 4NF, PJ/NF, 5NFR, DK/NF. We then show that the same measure applies in the XML context, which gives us a characterization of a recently introduced XML normal form called XNF. Finally, we look at information-theoretic criteria for justifying normalization algorithms.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,247 · 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