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  • 针对当前网络安全领域知识获取中所依赖的流水线模式存在实体识别错误的传播,未考虑实体识别与关系抽取任务间的联系,以及模型训练缺乏标签语料的问题,提出一种融合对抗主动学习的端到端网络安全知识三元组抽取方法...
  • 文章目录函数依赖以及关系的范式关系模式的简化表示法函数依赖的概念范式的概念第一范式第二范式第三范式BC范式未完待续 函数依赖以及关系的范式 ...关系模式可以用三元组来为: R〈U,F〉 函数依赖的概念 设...

    函数依赖以及关系的范式

    关系模式的简化表示法

    关系模式的完整表示是一个五元组:
    R〈U,D,Dom,F〉
    其中:R为关系名;U为关系的属性集合;D为属性集U中属性的数据域;Dom为属性到域的映射;F为属性集U的数据依赖集。
    关系模式可以用三元组来为:
    R〈U,F〉

    函数依赖的概念

    设R〈U〉是属性集U上的关系模式,X、Y是U的子集。若对于R〈U〉的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等,而Y上的属性值不等,则称X函数确定Y函数,或Y函数依赖于X函数,记作X→Y。
    可以把X集合理解为主码

    例如,对于教学关系模式:教学〈U,F〉:
    U={学号,姓名,年龄,性别,系名,系主任,课程名,成绩};
    F={学号→姓名,学号→年龄,学号→性别,学号→系名,系名→系主任,(学号,课程名)→成绩}.

    1. X→Y,但Y\nrightarrowX,则称X→Y是非平凡的函数依赖。若不特别声明,总是讨论非平凡的函数依赖。
    2. X→Y,但Y\subseteqX,则称X→Y是平凡的函数依赖。
    3. 若X→Y,则X叫做决定因素(Determinant),Y叫做依赖因素(Dependent)。
    4. 若X→Y,Y→X,则记作X↔Y。
    5. 若Y不函数依赖于X,则记作X\nrightarrowY。

    在R〈U〉中,如果X→Y,并且对于X的任何一个真子集X’,都有X’\nrightarrowY,则称Y对X完全函数依赖,记作:X\rightarrowFY;
    若X→Y,但Y不完全函数依赖于X,则称Y对X部分函数依赖,记作: X\rightarrowPY。
    例如,在教学关系模式:(学号,课程名)→成绩,(学号,课程名)→姓名

    在R〈U〉中,如果X→Y,Y→Z,则称Z对X传递函数依赖。传递函数依赖记作X\rightarrow传递Z。
    例如,在教学模式中,因为:学号→系名,系名→系主任;所以:学号\rightarrow传递系主任。

    范式的概念

    范式(Normal Form)是指规范化的关系模式。由满足最基本规范化的关系模式叫第一范式,第一范式的关系模式再满足另外一些约束条件就产生了第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式,分别记为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。
    通常数据库的设计达3NF即可。

    在这里插入图片描述

    第一范式

    如果关系模式R的属性均为简单属性,即每个属性都是不可再分的,则称R属于第一范式,
    结论:所有的关系模式均属于第一范式。

    第二范式

    若关系模式R属于第一范式,且每一个非主属性完全依赖于码,则R属于第二范式

    教学中:
    属性集={学号,姓名,年龄,系名,系主任,课程名,成绩}。
    函数依赖集={学号→姓名,学号→年龄,学号→性别,学号→系名,系名→系主任,(学号,课程名)→成绩}。
    码=(学号,课程名).。
    非主属性=(姓名,年龄,系名,系主任,成绩)。
    非主属性对码的函数依赖: {(学号,课程名)\rightarrowP姓名,(学号,课程名)\rightarrowP年龄,(学号,课程号)\rightarrowP性别 , (学号,课程名)\rightarrowP系名,(学号,课程名)\rightarrowP系主任;(学号,课程名)\rightarrowF成绩}。
    显然,非主属性中只有成绩完全依赖于码,即教学不属于第二范式。

    第三范式

    若关系模式R属于第二范式,且不存在非主属性对码的传递函数依赖,则R属于第三范式。
    学生_系关系,由于存在:学号→系名,系名→系主任。
    则: 学号 \rightarrow传递系主任。所以学生_系不属于第三范式。

    学生(学号,姓名,年龄,性别,系名) ,(系名,系主任) 属于第三范式

    BC范式

    设关系模式R属于第一范式,若对于R的每一个非平凡函数依赖X→Y,X都是候选码,则R属于BC范式。

    无损连接性

    设关系模式R,如果把它分解为两个(或多个)子模式R1和R2,相应一个R关系中的数据就要被分成R1 、R2两个(或多个)子表。假如将这些子表自然连接,得到的结果与原来关系中的数据一致,信息并没有丢失,则称该分解具有无损连接性,否则,称该分解不具有无损连接性。

    例题

    例:将如下关系转化为3NF、且既具有无损连接性又能保持函数依赖的分解
    学生信息表(学号,姓名,年龄,性别,院系名,教学楼地址,课程名,成绩)

    学生表学号,姓名,年龄,性别,院系名)
    成绩表学号,课程名,成绩)
    院系表院系名,教学楼地址)

    由于水平有限可能存在错误,如发现请指出

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  • 关系数据理论

    2020-04-15 14:54:45
    关系模式又五部分组成,是一个五元组: R(U,D,DOM,F) 其中 R 是符号化的元组语义 U 为一组属性,D 为属性组U中的属性所来自...由于D、DOM与模式设计关系不大,因此在本章中把关系模式看作一个三元组:R<U,F> ...

    关系模式又五部分组成,是一个五元组:
    R(U,D,DOM,F) 其中 R 是符号化的元组语义
    U 为一组属性,D 为属性组U中的属性所来自的域
    DOM 为属性到域的映射,F为属性组U上的一组数据依赖

    由于D、DOM与模式设计关系不大,因此在本章中把关系模式看作一个三元组:R<U,F>

    第一范式(NF)

    作为二维表,关系要符合一个最基本的条件:
    每个分量必须是不可分开的数据项

    数据依赖(关系内部属性与属性的约束关系)
    主要类型:
    (1)函数依赖
    例如:一个学号只对应一个学生,一个学生只在一个系中学习
    Sname = f(Sno) ,Sdept = f(Sno)
    即Sno函数决定Sname,Sno函数决定Sdept
    记作 Sno->Sname,Sno->Sdept

    【定义】设R(U)是一个属性集U上的关系模式,X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元祖在X上的属性值相等,而在Y上的属性值不等,则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”,记作X->Y

    【例】Student(Sno,Sname,Ssex,Sage,Sdept),假设不允许重名,则有:
    Sno->Ssex, Sno->Sage,Sno->Sdept,Sno->Sname,Sname->Ssex,Sname->Sage,Sname->Sdept
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    平凡函数依赖和非平凡函数依赖
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    若X→Y,则X称为这个函数依赖的决定因素
    若X→Y,Y→X,则记作X←→Y
    若Y不函数依赖于X,则记作X↛Y

    完全函数依赖和部分函数依赖
    在这里插入图片描述

    传递函数依赖
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    【例】在关系Std(Sno,Sdept,Mname)中,有:
    Sno->Sdept,Sdept->Mname,Mname传递函数依赖于Sno

    候选码可以唯一的确定一个元组

    超码的某个真子集为候选码,候选码为最小的超码
    在这里插入图片描述
    若关系模式R中有多个候选码,则选定其中的一个做为主码

    主属性与非主属性:
    包含在任意一个候选码中的属性,称为主属性(任一候选码中含有的属性全都为主属性)
    不包含在任何码中的属性称为非主属性

    整个属性组是码,称为全码

    关系模式R中属性或属性组X并非是R的码,但X是另一个关系模式中的码,则称X是R的外部码(也称外码

    范式
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    一个低一级范式的关系模式,通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式的集合,这种过程就叫规范化。

    2NF

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    【例】S-L-C(Sno,Sdept,Sloc,Cno,Grade),Sloc为学生的住处,并且每一个系的学生住在同一个地方。S-L-C的码为为(Sno,Cno)
    函数依赖有:
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    非主属性Sdept,Sloc并不完全依赖于码,关系模式S-L-C不属于2NF

    一个关系模式不属于2NF,会产生以下问题
    (1)插入异常
    (2)删除异常
    (3)修改复杂

    解决方法:用投影方法把关系模式S-L-C发呢借我两个关系模式
    SC(Sno,Cno,Grade)
    S-L(Sno,Sdept,Sloc)

    SC的码为(Sno,Cno),SL的码为Sno,这样使得非主属性对码都是完全函数依赖了

    3NF

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    (没有传递依赖)

    【例】S-L中Sno →Sdept( Sdept ↛ Sno), Sdept→Sloc,可得Sno → Sloc。
    解决的办法是将S-L分解成
    S-D(Sno,Sdept)∈ 3NF
    D-L(Sdept,Sloc)∈ 3NF

    BCNF

    (扩展的第三范式)
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    (1)没有部分函数依赖和传递函数依赖
    (2)决定因素中包含码

    【例】关系模式S(Sno,Sname,Sdept,Sage)
    假设Sname具有唯一性

    1. S中有两个候选码:Sno,Sname 非主属性:Sdept,Sage
    2. 非主属性不存在对码的传递依赖和部分依赖,所以S∈3NF
    3. S中决定因素Sno,Sname包含码,所以S也属于BCNF

    多值依赖

    【例】设学校中某一门课程由多个教师讲授,他们
    使用相同的一套参考书。每个教员可以讲授多门课
    程,每种参考书可以供多门课程使用

    建立关系模式Teaching(C,T,B)
    课程C
    教师T
    参考书B
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    设R(U)是属性集U上的一个关系模式。X,Y,Z是U的子集,并且Z=U-X-Y。关系模式R(U)中多值依赖X→→Y成立,当且仅当对R(U)的任一关系r,给定的一对(x,z)值,有一组Y的值,这组值仅仅决定于x值而与z值无关

    4NF

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    规范化小结

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    习题

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  • 第6章 关系数据理论

    2021-03-12 17:31:19
    此次由于D(域)、DOM(映射)与模式设计关系不大,因此可以将关系模式当做一个三元组。 一个关系模式可以当做一个数据表的表头,而一个数据表是关系模式的实例化结果。 Sno Sdept Mname Cno Gra

    第6章 关系数据理论—函数依赖

    1、前言

    首先回顾一下五元组的知识:

    在关系数据库中,一个关系模式对应一个五元组。

    R(U,D,DOM,F)
    /*
    关系名R是符号化的元组语义。
    U为一组属性。
    D为属性组U中的属性所来自的域。
    DOM为属性到域的映射。
    F为属性组U上的一组数据依赖。
    */
    

    此次由于D(域)、DOM(映射)与模式设计关系不大,因此可以将关系模式当做一个三元组。

    一个关系模式可以当做一个数据表的表头,而一个数据表是关系模式的实例化结果。

    Sno Sdept Mname Cno Grade
    S1 计算机系 张明 C1 95
    S2 计算机系 张明 C1 90
    S3 外语系 李三 C2 80
    S4 文学系 王佳 C2 92

    F(数据依赖):是现实世界属性间相互联系的抽象,是数据内在的性质,是数据语义的体现。是一个关系内部属性与属性之间的一种约束条件。

    这种约束关系通过属性间值的相等与否体现出来的数据间的相互关系。

    • 函数依赖
    • 多值依赖

    函数依赖是普遍存在的一种数据依赖。

    例如:学生关系中,可以有学号(Sno)、姓名(Sname)、系名(Sdept)等属性,由于一个学号只对应一个学生,一个学生只能在一个系学习。

    所以存在函数依赖关系是:Sname=f(Sno),Sdept=f(Sno)

    类似数学中的对应关系:学号函数决定学生姓名、学号函数决定学生所在系

    例:建立学生关系数据库,所涉及的对象包括学生的学号(Sno)、系名(Sdept)、系主任名(Mname)、课程号(Cno)和成绩(Grade),假设用一个单一的关系模式Student来表示,该关系模式的属性集合为:

    U={Sno,Sdept,Mname,Cno,Grade}
    

    根据现实世界已知的事实语义得到属性组U上的一组函数依赖F:

    F={Sno->Sdept,Sdept->Mname,(Sno,Cno)->Grade}
    

    因此可以得到一个描述学生的关系模式Student<U,F>,上表是此关系模式在某一时刻的实例。

    不合适的依赖关系会导致很多问题:

    • 数据冗余
    • 更新异常
    • 插入异常
    • 删除异常

    一个好的模式应该不会出现更新异常、插入异常、删除异常,数据冗余度应尽可能少。

    我们将上述的关系模式更改成一下三个关系模式:

    S(Sno,Sdept,Sno->Sdept);
    SC(Sno,Cno,Grade,(Sno,Cno)->Grade);
    DEPT(Sdept,Mname,Sdept->Mname)
    

    将一个模式改成问题较小的一个或多个模式就是模式的规范化操作。

    2、规范化

    规范化就是根据函数间的依赖情况来降低属性间的某些不合适的性质。

    通常按照属性间依赖情况来区分关系规范化程度为:1NF2NF3NFBCNF4NF

    6.2.1 函数依赖

    定义1:设R(F)是属性集U上的关系模式,X,Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等,而在Y上的属性值不等,则称X函数确定Y或者Y函数依赖于X,记作X->Y。

    函数依赖只能根据语义来确定。

    函数依赖不是指关系模式R的某个或某些关系满足的约束条件,而是指R的一切关系均要满足的约束条件。

    名词解释:

    • 非平凡的函数依赖:X函数确定Y,但X不包含Y,称X->Y是非平凡的函数依赖

    • 平凡的函数依赖:X函数确定Y,但X包含Y,称X->Y是平凡的函数依赖

    • 决定因素:X函数依赖Y,称X是此函数依赖的决定属性组,也称决定因素

    定义2:在R(U)中,如果X->Y,并且对于X的任何一个真子集x,都有x不能函数确定Y,则称Y完全函数依赖于X,若X->Y,但Y不完全函数依赖于X,则称Y部分函数依赖于X

    (Sno,Cno)->Grade,/*完全函数依赖*/
    (Sno,Cno)->Sdept,/*部分函数依赖,因为是由Sno决定Sdept,而Sno是真子集*/
    

    定义3:在R(U)中,如果X->Y,Y不包含于X,Y不函数依赖于X,Y->Z,Z不包含于Y,则称Z对X传递函数依赖。

    Sno->Sdept,Sdept->Mname ==> Sno->Mname;/*Mname传递依赖于Sno*/
    

    此部分请结合以上的定义理解!!!

    函数依赖是关系模式中,属性之间的依赖关系。根据现实世界的语义来确定属性间是否存在函数依赖。

    在这里插入图片描述

    例:学号(Sno)唯一对应学生的姓名(Sname),学生姓名确定后,学生的系别(Sdept)即可确定,学生所在系确定了,系主任(Mname)即可确定。课程号(Cno)唯一确定课程名(Cname),学号和课程号共同确定学生成绩(Grade)。

    • 非平凡的函数依赖:(Sno,Cno)可以确定Grade,但是Grade不属于(Sno,Cno),记X=(Sno,Cno)Y=Grade,因为Y不是X的子集,所以此函数依赖为非平凡的函数依赖。

    • 平凡的函数依赖:(Sno,Cno)可以确定SnoCno,但是Sno属于(Sno,Cno),记X=(Sno,Cno)Y=Sno,,因为Y是X的子集,所以次函数依赖为平凡的函数依赖

      平凡的函数依赖是必然成立的。

    • 完全函数依赖:(Sno,Cno)可以确定Grade,但是Sno或者Cno都不能函数确定Grade,记X=(Sno,Cno)Y=Gradex=SnoCno,x不能函数确定Y,所以此函数依赖是完全函数依赖。

    • 部分函数依赖:(Sno,Cno)可以函数确定Sdept,但是只有Sno唯一确定Sdept即可,记X=(Sno,Cno)Y=Sdeptx=Sno,x可以函数确定Y,所以此函数依赖是部分函数依赖。

    • 传递函数依赖:Sno可以确定SdeptSdept可以确定Mname,且Sdept不属于Sno所在的集合,Mname不属于Sdept的集合,记X=SnoY=SdeptZ=Mname,此时X可以传递函数确定Z,所以此函数依赖是传递函数依赖。


    2.2码

    2.2 码

    在关系模式中,码的概念十分重要。

    定义4:设K为R<U,F>中的属性或属性组合,若U完全函数依赖于K,则称K为R的候选码。

    如果U部分函数依赖于K,则称K为超码。候选码是最小的超码,即K的任意一个真子集都不是候选码。

    • 主码:候选码多于一个时,选定一个候选码当做主码(primary key),用来唯一标识此关系模式。

    • 主属性:包含在任何一个候选码中的属性称为主属性。

    • 非主属性:不包含在任何候选码中的属性称为非主属性。

    • 全码:整个属性组都是码,称此属性组为全码。

    例:关系模式S(SnoSdeptSage)中单个属性Sno是码,关系模式SC(Sno,Cno,Grade)中属性组合(Sno,Cno)是码。

    例:关系模式R(P,W,A)中,属性P表示演奏者,W表示作品,A表示听众。假设一个演奏者可以演奏多个作品,某一作品可以被多个演奏者演奏,听众也可以欣赏不同演奏者的不同作品,这个关系模式的码为(P,W,A),即全码

    定义5:关系模式R中属性或属性组X并非R的码,但X是另一个关系模式的码,则称X是R的外码(foreign key)。

    例如:在SC(Sno,Cno,Grade)中,Sno不是码,但是Sno是关系模式S(SnoSdeptSage)的码,则Sno是关系模式SC的外码。

    主码和外码提供了一个表示关系间联系的手段。

    个关系模式的码,则称X是R的外码(foreign key)。

    例如:在SC(Sno,Cno,Grade)中,Sno不是码,但是Sno是关系模式S(SnoSdeptSage)的码,则Sno是关系模式SC的外码。

    主码和外码提供了一个表示关系间联系的手段。

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  • 关系抽取与事件抽取

    2021-03-11 12:47:53
    关系抽取 概念 从文本中识别出两个实体(或多个实体)之间...三元组<subject, predicate, object> 适合多类型关系抽取 多元组<subject, predicate, object, time> 抽取方法 规则 模式 机器学习 事件抽取

    关系抽取

    概念

    从文本中识别出两个实体(或多个实体)之间存在的事实上的关系

    意义

    • 搜索引擎发现和关联知识的重要渠道
    • 知识库构建与知识关联的基础性手段
    • 支持问答系统、推荐系统等应用的有力工具

    形式化表达

    二元组<subject, objects> 适合特定领域关系抽取
    三元组<subject, predicate, object> 适合多类型关系抽取
    多元组<subject, predicate, object, time>

    抽取方法

    规则
    模式
    机器学习



    事件抽取

    概念

    事件是信息的一种表现形式,其定义为特定的人、物,在特定时间和特定地
    点相互作用所产生的客观事实.

    基本要素

    事件触发词:表示事件发生的核心词,多为动词或名词
    事件类型:与触发词相对应,往往可以通过触发词分类加以识别
    事件元素:事件的参与者,主要由实体、时间等组成.
    事件元素角色:事件元素在事件中充当的角色.

    展开全文
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    2018-06-21 12:49:00
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  • 关系数据理论(笔记)

    2008-11-20 12:11:46
    关系模式关系模式是个五元组,其中两项对模式设计关系不大,可以用一个三元组来表示,R&lt; U, F&gt;.  U是一组属性, F是属性U上的一组数据依赖。  当U上的一个关系r满足F时,r称为关系模式R&lt;U...
  • 总结本章知识,并把习题做完。 知识总结: ...(在本章中把关系模式看作一个三元组R(U,F)) 2、作为二维表,关系要符合一个最基本的条件:每个分量必须是不可分开的数据项。 满足了这个条件的关系模...
  • 首先要明白什么是关系模式,可以把它理解成一组具有某种联系的属性的集合。通常用一个三元组表示:R(U,F),其中R表示关系名,U表示一组属性,F表示属性组U上的一组数据依赖。(属性可以理解成一个表的各列名) 所谓...
  • 关系模式由五部分组成,是一个五元组: R(U,D,DOM,F) D(属性U取值所来自的域),DOM(属性到域的映射)与模式设计关系不大,用三元组表示关系R<U,F> 第六章主要讲的就是范式(NF)!!! 1NF→2NF→3NF→BCNF...
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  • 在线广告结算方式与ecpm估计关系

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空空如也

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关系模式三元组