Nghiên cứu các phụ thuộc hàm trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ

Luận văn

B GIÁO D C VÀ ÀO T O VI N HÀN LÂM KHOA H C VÀ CÔN G N GH VI T NAM

B GIÁO D C VÀ ÀO T O VI N HÀN LÂM KHOA H C VÀ CÔN G N GH VI T NAM

L I CAM OAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên c u c a riêng tôi Các k t qu đ c vi t

Tác gi

L I CÁM N

đ ng nghi p tr ng i h c Qu ng Nam đã quan tâm, giúp đ m i m t đ tác gi

đ ng viên, giúp đ đ tác gi hoàn thành lu n án này

M C L C

M C L C i

Danh m c các thu t ng iv

B ng các ký hi u, t vi t t t v

Danh sách b ng vi

Danh sách hình v vii

M đ u - 1 -

Ch ng 1: C s d li u h ng đ i t ng m - 6 -

1.1 Gi i thi u 6

-1.2 Thông tin không hoàn h o trong mô hình hóa CSDL 7

-1.2.1 Thông tin sai l ch - 8 -

1.2.2 Thông tin không chính xác - 8 -

1.2.3 Thông tin không ch c ch n - 8 -

1.3 T p m và phân b kh n ng 9

-1.3.1 Các đ c tr ng c a t p m - 10 -

1.3.2 Các phép toán trên t p m - 11 -

1.3.2.1 Các phép toán t p h p - 11 -

1.3.2.2 Các phép toán quan h - 11 -

1.3.2.3 Các phép toán logic - 16 -

1.4 Mô hình c s d li u h ng đ i t ng m 16

-1.4.1 i t ng m - 16 -

1.4.2 L p m - 18 -

1.4.3 M i quan h đ i t ng/l p m - 19 -

1.4.4 Các phân c p th a k m - 23 -

1.4.4.1 Phân c p th a k trong các l p ngo i diên - 24 -

1.4.4.2 Phân c p th a k trong các l p n i hàm - 24 -

1.4.4.3 a th a k m - 26 -

1.4.5 Mô hình l p đ i t ng m - 26 -

1.4.6 Bi u di n c s d li u h ng đ i t ng m - 27 -

1.5 K t lu n ch ng 1 30

-Ch ng 2: Ph thu c d li u trong l p đ i t ng và các d ng chu n c a l c đ

c s d li u h ng đ i t ng m - 31 -

2.1 Ph thu c hàm m và các lu t suy d n 31

-2.1.1 S t ng t c a hai giá tr thu c tính - 31 -

2.1.2 Ph thu c hàm m trong l p đ i t ng - 33 -

2.1.3 Tách các thu c tính ki u b theo ph thu c hàm m - 34 -

2.1.4 Các lu t suy d n trên các ph thu c hàm m - 35 -

2.1.5 Khóa c a l p đ i t ng m - 36 -

2.2 Ph thu c ph ng th c 37

-2.3 Phép tách l p đ i t ng m không m t thông tin 38

-2.4 Chu n hóa l p đ i t ng m 39

-2.4.1 Các d ng chu n đ i t ng m - 39 -

2.4.1.1 D ng chu n đ i t ng m 1 (1FONF) - 40 -

2.4.1.2 D ng chu n đ i t ng m 2 (2FONF) - 41 -

2.4.1.3 D ng chu n đ i t ng m 3 (3FONF) - 42 -

2.4.2 Chu n hóa l p đ i t ng m - 43 -

2.4.2.1 Thu t toán chu n hóa l p v 1FONF - 43 -

2.4.2.2 Thu t toán chu n hóa l p v 2FONF - 46 -

2.4.2.3 Thu t toán chu n hóa l p v 3FONF - 48 -

2.5 S t ng t c a hai đ i t ng m 50

-2.5.1 S t ng t c a hai đ i t ng trong cùng m t l p m - 50 -

2.5.2 S t ng t c a hai đ i t ng m thu c hai l p khác nhau - 51 -

2.6 Truy v n CSDL h ng đ i t ng m 52

-2.6.1 i s k t h p m - 53 -

2.6.1.1 Các m u k t h p m - 53 -

2.6.1.2 Các phép toán k t h p m - 55 -

2.6.2 Giá tr chân lý c a các m u k t h p m - 57 -

2.6.2.1 M i quan h đ i t ng/l p - 57 -

2.6.2.2 M i quan h k t nh p m - 58 -

2.6.2.3 M i quan h t ng quát hóa m - 59 -

2.6.2.4 M i quan h k t h p m - 59 -

2.6.3 Ví d v truy v n d li u h ng đ i t ng m - 61 -

2.7 K t lu n ch ng 2 62

-Ch ng 3: Ph thu c hàm đ i t ng m trong c s d li u h ng đ i t ng m - 64 -

3.1 Gi i thi u 64

-3.2 M t s khái ni m c b n 65

-3.2.1 Các khái ni m v đ th - 65 -

3.2.2 L c đ c s d li u h ng đ i t ng m - 66 -

3.2.3 Quan h m - 67 -

3.2.4 Phép k t n i ngoài m đ y đ - 68 -

3.3 Ph thu c hàm đ i t ng m 70

-3.4 Quan h m bi u di n m t b ph n c a tr ng thái s(S) 73

-3.5 Các d ng ph thu c hàm đ i t ng m 76

-3.6 Các FOFD không chu n t c và đ th l c đ m phân nhánh 81

-3.7 Các lu t suy d n cho các FOFD c c b 83

-3.8 Các lu t suy d n cho các FOFD toàn c c 84

-3.8.1 Lu t ph n x - 85 -

3.8.2 Lu t tách - 86 -

3.8.3 Lu t t ng tr ng - 87 -

3.8.4 Lu t h p - 90 -

3.8.5 Lu t b c c u - 91 -

3.8.6 Lu t t a b c c u - 94 -

3.9 K t lu n ch ng 3 95

-K t lu n - 96 -

Danh m c các công trình c a tác gi - 97 -

Tài li u tham kh o - 98 -

Danh m c các thu t ng

i s k t h p m Fuzzy association algebra

bao hàm ng ngh a Semantic inclusion degree

th l c đ i t ng m Fuzzy object schema Graph

th l c đ m Fuzzy schema Graph

M u k t h p m Fuzzy association pattern

M i quan h nh nguyên Binary relationship

M i quan h th a k Inheritance relationship

M i quan h đ i t ng/l p Object/Class relationship

M i quan h k t h p m Fuzzy association relationship

M i quan h k t nh p m Fuzzy aggregation relationship

M i quan h t ng quát hóa Fuzzy generalization relationship

Phân c p th a k m Fuzzy inheritance hierarchy

Ph thu c hàm m Fuzzy functional dependency

Quan h gi ng nhau Resemblance relation

OID (Object Identifier) nh danh đ i t ng

OODB (Object Oriented Database) C s d li u h ng đ i t ng

FOODB (Fuzzy Object Oriented Database) C s d li u h ng đ i t ng m

SQL (Structured Query Language) Ngôn ng truy v n có c u trúc

Model )

1NF

UML (Unified Modeling Language) Ngôn ng mô hình h p nh t

FON F (Fuzzy Object Normal Form) D ng chu n đ i t ng m

Danh sách b ng

B ng 1.1 M t quan h gi ng nhau 13

B ng 3.1 M t quan h m bi u di n các đ i t ng 68

B ng 3.2 Các quan h gi ng nhau 69

B ng 3.3 M t quan h m đ c k t n i t Rext(O3) và Rext(r2) 71

B ng 3.4: M t quan h m đ c tham chi u b i f 78

B ng 3.5: Các quan h m đ c tham chi u b i FOFD không chu n t c v i đ th FOFD phân nhánh 83

B ng 3.6: Quan h m Rfo 87

B ng 3.7: M t quan h m bi u di n tr ng thái l c đ đ c tham chi u b i FOFD g1 90

B ng 3.8: M t quan h m bi u di n tr ng thái l c đ đ c tham chi u b i FOFD g2 90

Danh sách hình v

Hình 1.1 Hàm thu c c a s m “g n Y” 15

Hình 1.2 Hàm thu c c a s m “t i thi u Y” 16

Hình 1.3. Hàm thu c c a s m “t i đa Y” 16

Hình 1.4 th l c đ m c a CSDL Ngu n nhân l c 29

Hình 1.5. th l c đ đ i t ng m c a CSDL Ngu n nhân l c 30

Hình 2.1 M i quan h k t h p m 61

Hình 3.1 th l c đ m c a c s d li u h ng đ i t ng m 66

Hình 3.2 M t đ th l c đ m c a CSDL h ng đ i t ng m 70

Hình 3.3 S nh p nh ng c a ph thu c hàm đ i t ng m 72

Hình 3.4 M t ph thu c hàm đ i t ng m 73

Hình 3.5 th l c đ m c a CSDL h ng đ i t ng m và tr ng thái l c đ m phân nhánh 83

Hình 3.6 M t đ th l c đ m c a CSDL h ng đ i t ng m 86

Hình 3.7 S vi ph m tính ch t toàn ánh c a FOFD thu đ c b i lu t b c c u 93

M U

đòi h i CSDL đ c thi t k và cài đ t m c ph c t p h n Ví d , các CSDL thi t k

phép toán đ i s quan h , ngôn ng truy v n d li u có c u trúc t a SQL c ng đ c

m t s yêu c u ng d ng ph c t p, ch ng h n các h th ng t đ ng v n phòng, các h

các đ i t ng và các thu c tính, không h tr các khái ni m c b n c a ph ng pháp

h ng đ i t ng nh phân c p l p, th a k , l p cha/l p con Vì v y, đ đ c t d li u

đ (ch ng h n nh các giá tr null) trong các CSDL h ng đ i t ng, trong đó phân

đ i t ng đã nh n đ c s quan tâm ngày càng nhi u, trong đó tính m đ c xem xét

c m c th hi n đ i t ng và m c phân c p l p D a trên quan h t ng t , George

và các đ ng nghi p (1996) [21] s d ng khái ni m ph m vi giá tr c a thu c tính đ

t ng thu c vào l p ph thu c vào m c đ bao hàm c a các giá tr thu c tính c a đ i

đ c xác đ nh d a trên s t ng hay gi m đ u theo đ thu c thành viên c a m t l p con

trung bình, cao, r t cao}, nó có th đ c k t h p v i th hi n m i quan h c ng nh

đ cho phép đ c t đ c các th hi n c a các đ i t ng m t cách t nhiên nh trong

k c ng đ c h tr trong các phân c p m D a trên lý thuy t kh n ng, tính không

đ nh b ng cách gi i h n ph m vi giá tr c a thu c tính l p cha, m c đ bao hàm c a

đ thu c thành viên c a l p và kh n ng s d ng các tính ch t l p đ c xác đ nh b i

đ CSDL m ng d ng

đó là ch a có m t mô hình d li u chu n đ y đ hay c s toán h c th ng nh t cho

Nh v y, vi c ch n l a m t mô hình d li u đ nghiên c u các v n đ trong CSDL

h ng đ i t ng m là r t quan tr ng Mô hình CSDL h ng đ i t ng m v i d li u

đ c bi u di n b i phân b kh n ng đ c đ xu t b i ZongMin Ma [51], ngoài vi c

đ m b o các khái ni m, tính ch t c t lõi c a mô hình CSDL h ng đ i t ng rõ, nó còn

các nghiên c u c a nhóm tác gi Chen G Q, Kerre E E, và Vandenbulcke J liên quan

đ n các d ng chu n l c đ quan h m , thu t toán tách l c đ quan h v các d ng

đ n s d th a d li u c ng nh đ m báo tính nh t quán trong h th ng CSDL T

đ i t ng trong các l c đ CSDL h ng đ i t ng rõ, các d ng chu n đ i t ng

đ c đ xu t d a trên ph thu c hàm gi a các thu c tính trong l p v i các d ng chu n

t ng t nh các d ng chu n trong CSDL quan h [7, 8, 24, 42] ho c đ c chu n hóa

t ng m Các v n đ liên quan đ n m c tiêu nghiên c u đ c chúng tôi trình bày

1 Nghiên c u s t ng t ng ngh a (thông tin) gi a hai d li u m v i nhi u

t ng v i d li u m đ c bi u di n theo phân b kh n ng, c th đó là

t ng m

2 Nghiên c u, đ xu t các d ng chu n đ i t ng m và các gi i thu t chu n

đ i t ng m

3 Nghiên c u đ xu t ph ng th c tính giá tr chân lý c a các m u k t h p

trên CSDL h ng đ i t ng m theo đ i s k t h p m

th c hi n đ c các m c tiêu trên, lu n án đ c t ch c nh sau: Ph n m

đ u, ba ch ng và ph n k t lu n

Ch ng 1 trình bày khái quát v c s d li u h ng đ i t ng m N i dung c

h n, trong ch ng này trình bày c th mô hình c s d li u h ng đ i t ng v i d

đ i t ng m , l p m , phân c p th a k m và mô hình l p m Ph n cu i c a ch ng

l c đ m và đ th l c đ đ i t ng m

Ch ng 2 gi i thi u các nghiên c u v ph thu c d li u trong l p đ i t ng m

t ng v i các ki u d li u khác nhau và đ nh ngh a khái ni m ph thu c hàm cho các

đ i t ng đ đ a v các d ng chu n l p đ i t ng Ph thu c d li u trong CSDL

Chúng đ c xem nh m t trong các công c đ nh n bi t đ i t ng trong c s d li u

h ng đ i t ng m , h tr cho vi c truy v n d li u và ki m tra tính toàn v n d li u

t ng m , các d ng ph thu c hàm đ i t ng khác nhau trong m t tr ng thái l c đ

c s d li u và các lu t suy d n cho ph thu c hàm đ i t ng m

- Mô hình CSDL h ng đ i t ng m đ c đ xu t b i M Umano và các c ng

bình, cao, r t cao, hoàn toàn}, k t h p v i th hi n m i quan h gi a các đ i

t ng v i m t l p Các khái ni m l p m , phân c p l p m và các phép toán

đ c đ nh ngh a d a trên đ th đ ch n, duy t CSDL h ng đ i t ng m đ c

- D a trên quan h t ng t , ph m vi c a các giá tr thu c tính đ c s d ng đ

d a trên m c đ bao hàm các giá tr thu c tính c a đ i t ng vào trong các ph m

- D a vào lý thuy t kh n ng, tính m h đ c bi u di n trong phân c p l p, các

đ nh d a trên m c đ bao hàm các mi n m c a các thu c tính c a l p cha đ i

n ng, trong [51] m t s khái ni m chính trong CSDL h ng đ i t ng ch ng h n

đ i t ng, các m i quan h đ i t ng/l p, l p con/l p cha và đa th a k đ c

đ a ra trong môi tr ng thông tin m M t mô hình d li u t ng quát và các

đ c các đ i t ng ch a nhi u lo i thông tin m khác nhau c ng nh các m i quan h

đ n các ph thu c d li u và m r ng các k t qu trên CSDL h ng đ i t ng m

đ c ch n làm mô hình c s đ ti n hành các nghiên c u đ c đ t ra Ngoài ra, vi c

nh : d li u rõ, d li u ch a bi t, d li u không có thông tin, d li u không ch c ch n

chính xác và đ y đ Tuy nhiên, trong th c t cu c s ng, nhi u khi các gi đ nh này

không đ c th a đáng Vì v y, trong nh ng n m g n đây, các mô hình d li u khác nhau đ c đ xu t đ gi i quy t các lo i đ c tr ng c a d li u b i lý thuy t t p m

1.2.1 Thông tin sai l ch

c s d li u là sai l ch khi nó khác v i “thông tin th c” (true information)

ôi khi cùng m t khía c nh c a th gi i th c đ c bi u di n nhi u l n trong cùng m t

1.2.2 Thông tin không chính xác

Sau đây là m t s thông tin không chính xác đ c tr ng:

ôi khi, m t giá tr chính xác có th kéo theo s kém ch c ch n, nh ng ch ng

nh ngh a 1.1 [45]: Cho U là m t v tr các đ i t ng (sau đây g i t t là v tr ), m t

}/)(, ,/)(,/)({ F x1 x1 F x2 x2 F x n x n

Ví d 1.1: Cho U là t p các ti n l ng 2.0 tri u đ ng, 2.5 tri u đ ng, 4.0 tri u đ ng,

ì

=0

1)

(x F

m

X có các giá tr trong U, m t giá tr m đ c mô t b i phân b kh n ng pX [50]

}/)(, ,/)(,/)(

p =

hóa và đ ng nh t v i giá đ và h t nhân c a nó; l c l ng c a nó chính là s ph n t

1.3.2 Các phép toán trên t p m

1.3.2.1 Các phép toán t p h p

T ng t nh lý thuy t t p h p, trên t p m c ng có m t s phép toán nh : b ng

chúng t ng đ ng v i các phép toán c đi n c a lý thuy t t p h p khi các hàm thu c

T ng t nh lý thuy t t p h p c đi n, các phép toán t p h p trong lý thuy t t p

Các đ nh ngh a c a các phép toán quan h cho các t p m c b n liên quan đ n

A n

i

i B U

i

1 1

) ( /

)) ( , ) ( (

Ví d 1.3: Cho v tr U = {a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, g} p1 = {0.4/a, 0.7/ b, 1.0/c, 1.0/d,

+ 1.0 + 0.8 + 0.6 + 0.4) = 3.6/5.1 = 0.706

A i B n

i x x U s x x

x x

x

j i j

1 , ;Re ( , )

) ( /

)) ( ), ( (

Ví d 1.4: Cho p1 = {1.0/a, 0.95/b, 0.9/c} và p2 = {0.95/a, 0.9/b, l.0/d, 0.3/e} là hai d

nh ngh a 1.11 [50]: V i pA và pB là hai d li u m , m c đ t ng t ng ngh a gi a

Ví d 1.5: M c đ t ng t ng ngh a gi a hai d li u m p1 và p2 trong Ví d 1.3 là

Ví d 1.6: M c đ t ng t ng ngh a gi a hai d li u m p1 và p2 trong Ví d 1.4 là

- T p m đ c s a đ i (modified fuzzy set) ch ng h n “r t cao” ho c “ít nhi u

đ nh ngh a mà đ c tính toán thông qua các hàm thu c c a các t p m đ n gi n t ng

bi n b i các t p m đ n gi n hay các t p m đ c s a đ i đ c k t n i v i nhau b i

nh các phép toán và các giá tr rõ nh các s h ng, khi đó, ta có bi u th c quan h

ï î

ïï í ì

³

<

<

-

-£

=

Y x

Y x Y

x

x x

, 1 ,

, 0 )

ww

w

mtoái thieåu Y

Hình 1.2: Hàm thu c c a s m “t i thi u Y”

mnot t i thi u Y (x) =1 - mt i thi u Y (x)

ï

ï î

ïï í ì

³

<

<

-

-£

=

d

dd

dm

x

x Y Y x

Y x x

Y đa

, 0 ,

, 1 ) (

toái

Hình 1.3: Hàm thu c c a s m “t i đa Y”

mnot t i đa Y (x)= 1 - mt i đa Y (x)

h n ho c b ng m ”, “phép nh h n m ” V i các quan h m và các giá tr rõ, m t

1.3.2.3 Các phép toán logic

U, phép và m đ c đ nh ngh a nh sau:

ng i s d ng nh ng đ c h th ng s d ng đ xác đ nh duy nh t m t đ i t ng và dùng đ t o ra các tham chi u bên trong các đ i t ng Các OID th a mãn hai tính

đ i t ng khi b xóa kh i CSDL thì giá tr OID c a nó c ng không đ c gán cho đ i

t ng nào khác

Thông th ng, các h th ng CSDL h ng đ i t ng s d ng s nguyên l n (long

nh sau (3), [4]:

(ii) N u v Î DOM thì v Î Val(I)

đ i t ng, gi ng v i b ng trong mô hình quan h

Nh v y, m t l p là m khi:

đ i t ng này thu c vào l p v i đ thu c thành viên trong kho ng [0, 1]

hay đ i t ng là m , và m t l p là m t l p con c a m t l p khác v i đ thu c thành viên trong [0, 1]

t ng truy n th ng, t c là, đ i t ng thu c vào l p s có đ thu c thành viên b ng 1,

đ i t ng không thu c vào l p s có đ thu c thành viên b ng 0

t ng m b i vì giá tr thu c tính c a nó là m Trong tr ng h p này, đ thu c thành

đ thu c thành viên xác đ nh trong kho ng [0, 1]

T ng t , đ tính đ thu c thành viên c a m t đ i t ng thu c v m t l p trong m i

thành viên c a m t đ i t ng thu c vào l p b i vì các thu c tính đóng m t vai trò

Khi đó, đ thu c thành viên c a đ i t ng thu c vào l p có th đ c xác đ nh d a vào

- Tr ng h p 1: o(A i) là m t giá tr m Cho fdom(A i ) = {fv 1 , fv 2 ,…, fv m }, fv i (1£ i

- Tr ng h p 2: o(A i) là m t giá tr rõ ID (dom(A i ), o(A i)) = 1 n u o(A i) Î

cdom(A i ) ng c l i ID(dom(A i ), o(A i )) = ID(fdom(A i ), {1.0/o(A i)})

Khi đó, đ thu c thành viên c a đ i t ng o thu c vào l p C đ c xác đ nh:

n

i

i i

i

C

C A w

C A w A o A dom ID o

1

1

))((

))(())(),(()

(

Ví d 1.7: Xét l p m Nghien_cuu_tre v i các thu c tính Tuoi và Chieu cao, Hoc vi

0.7/22, 0.5/23}, {0.4/22, 0.6/23, 0.8/24, 1.0/25, 0.9/26, 0.8/27, 0.6/28}, {0.6/27,

)

)

1 )) (

), (

1 )) (

), (

o(Tuoi)) 1.0/20},

1.0/19, ,

1.0/6, 1.0/5, ( )) ( ), (

60 0 ) max(

))) (

}, ({

)), ( }, ({

)), ( }, ({

max(

)) ( ), ( (

=

=

=

0.60 0.58, 0,

Tuoi o 0.2/34 0.4/33, 0.6/32,

0.9/31, 1.0/30,

0.9/29, 0.8/28,

0.6/27, SID

Tuoi o 0.6/28 0.8/27, 0.9/26,

1.0/25, 0.8/24,

0.6/23, 0.4/22,

SID

Tuoi o 0.5/23 0.7/22, 1.0/21,

1.0/20, SID

Tuoi o Tuoi fdom

ID

60 0 ))) (

), ( ( ), ( ), ( ( max(

)) ( ), (

ID

8 0 2 0 9 0

8 0 1 2 0 1 6 0 9 0 ) (

_

+ +

´ +

´ +

´

=

o

tre cuu

N ghien

và đ i t ng thu c vào l p M i quan h đ i t ng/l p nh th đ c g i là m i quan

h đ i t ng/l p tr c ti p Tuy nhiên, trong CSDL h ng đ i t ng còn có m i quan

ph ng th c m i B t k đ i t ng nào thu c v l p con c ng ph i thu c v l p cha vì

t ng c a l p con vào l p cha đ c xác đ nh nh sau

k+1 ,…, A ’ m là các thu c tính ghi đè các thu c tính A k , A k+1 ,…, A m c a l p C

) 4 1 ( ))

( (

)) ( ( )) ( ), ( ( ))

( ( )) ( ), ( ( )

(

1

1

' 1

å

å å

´

i i

m

k j

j j

j k

i

i i

i

C

C A w

C A w A o A dom ID C

A w A o A dom ID

o

m

( (

)) ( ( )) ( ), ( ( ))

( ( )) ( ), ( ( )

(

1

1

' 1

å

å å

´

i i

m

k j

j j

j k

i

i i

i

C

C A w

C A w A o A dom ID C

A w A o A dom ID o

m

o thu c đ ng th i vào nhi u (hai) l p khác nhau Xung đ t có th xu t hi n, vi c xác

- Tr ng h p 3: Không có m i quan h đ i t ng/l p tr c ti p, c ng không có

tr ng h p 1 và 2, l p trong m i quan h đ i t ng/l p tr c ti p luôn là l p

- L p cha rõ và l p con rõ,

t ng truy n th ng, đây, các l p có th có ho c không có trong phân c p th a k

1.4.4.1 Phân c p th a k trong các l p ngo i diên

Trong CSDL h ng đ i t ng truy n th ng, m t l p con đ c t o ra t m t l p

h ng đ i t ng m ph i th a mãn các đi u ki n sau:

cha m này b i vì n u nh không có b t k đ i t ng s n có nào thì ph ng pháp này

{A 1 , A 2 ,…,A k , A ’ k+1 ,…, A ’ m , A m+1 ,…, A n } Trong đó, các thu c tính {A 1 , A 2 ,…, A k} c a

{A m+1 ,…, A n} là các thu c tính riêng c a C2 M i thu c tính Ai trong C1 và C2 có m t

i

C A w

C A w C

A dom C

A dom ID C

C

1

1

1 2

1 2

1

))((

))(()))(()),((()

,(

trong đó, w(A i (C i)) là tr ng s c a thu c tính A i trong l p C i

1.4.4.3 a th a k m

dom(A i (C 2)) gi ng h t nhau, khi đó không x y ra mâu thu n trong phân c p đa th a k ,

Trong CSDL h ng đ i t ng m các l p có th là các l p m hay rõ, m t đ i

t ng thu c vào m t l p v i đ thu c thành viên trong [0, 1] và m t l p là l p con c a

t ng truy n th ng g m các đ nh ngh a các m i quan h is-a, các thu c tính, s th c

đ i t ng thu c v l p đ i t ng m N u m t l p là l p con m c a m t l p cha, m c

đ mà l p này là l p con c a l p cha c ng đ c đ a vào khi đ c t l p Cu i cùng, các

ph c h p nh ki u t p (Set), ki u b , ki u đ i t ng (ki u l p) V i các thu c tính

n ng) và các ki u ph c h p m cho phép mô t các lo i thông tin không chính xác

Nh đã trình bày trên, m t thu c tính m có th nh n m t giá tr rõ hay m t giá tr

Tu i: FUZZY DOMAIN {r t tr , tr , già, r t già} OR integer with degree 1.0; giá tr

thuoc_tinh_1: [FUZZY] DOMAIN dom_1 OR type_1

…

thuoc_tinh_m: [FUZZY] DOMAIN dom_m OR type_m

WITH DEGREE OF degree_m;

ta có th xem m t phân c p th a k nh là m t t p các m i quan h m nh nguyên

H c v

Làm vi c c=0.9

T t nghi p

Mã s Tên

Có th là

c = 0.9

m gi a hai l p C , i C mđ c đ nh ngh a nh sau:

))}

, )(

( ), , {((

(e1, 1.0) (e2, 1.0) (e3, 0.5) (e4, 0.8)

(english, 1.0) (Korean, 1.0) (Franch, 1.0) (Japanese, 1.0) (Chinese,1.0)

(HCM, 1.0) (HN, 1.0) (DN, 1.0)

(o1,0.8) (o2, 0.9) (o3, 1.0)

0.81 0.72 0.45

0.4 1.0

0.72

0.8

0.7 0.5

0.9

1.0 0.9 0.56

0.8

0.8

1.0 0.72 0.81 0.81

0.72

0.9 0.56 0.8

Nhà chuyên môn b c cao