数据可信性

D-S证据理论下的可信子空间定义和贪心算法CSL，可发现所有可信子空间。CSL迭代识别可信子空间集，为传统聚类算法提供高维数据聚类新途径，具备正确识别真实子空间的能力。

这篇论文探讨数据挖掘中数据的可信来源，帮助读者更好理解该领域的基础概念和应用。

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

数据仓库是一个以主题为中心、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。可信赖的数据仓库应从用户角度出发，满足其数据需求，大幅缩短交付周期，确保数据从采集、加工到分析的准确性和合理性。无论是Teradata、Oracle、Informatica等技术，还是基于大数据平台的建设，用户体验是衡量数据仓库成功的关键指标。

哈尔滨的仓储运输公司利用物资管理信息系统。洗衣机体积为0.45米 x 0.6米 = 0.135立方米。系统内记录的数据为45 x 6 = 1350立方米。数据完整性约束的不足导致了这一情况的发生。

上传仅供学术交流使用，请勿非法传播。数据库安全性是信息系统中至关重要的一环，涉及数据保护和合规性。确保数据安全不仅关乎个人隐私，也直接影响到系统运行稳定性和用户信任。因此，理解和强化数据库安全性措施，成为信息技术管理中不可或缺的重要部分。

该文档介绍了 SQL 数据依赖性函数依赖的推理规则。

域完整性，又称列完整性，用于设定数据集中某列数据的有效性及是否允许为空。其实现方式通常是通过有效性检查，也可以通过限制数据类型、格式或取值范围来实现。例如，可以设置员工入职日期必须晚于员工出生日期。

数据库完整性是保证数据库中数据正确性、一致性和可靠性的规则和约束，涵盖实体完整性、参照完整性、断言等方面。实体完整性通过主键、候选键、外键等实现其唯一性和正确性。参照完整性通过外键约束确保实体间关系的正确性。断言则是对数据的某些限制，例如，一个MSC最多管理10个BSC，一个BSC最多管理50个小区/扇区。完整性约束验证是对主键、候选键、外键约束的正确性和有效性进行测试。外键约束验证观察级联操作对外键约束的影响。Check/触发器约束验证测试check约束和触发器的正确性和影响。数据库安全性涉及用户身份验证、访问控制、加密等。用户身份验证通过创建用户和授予不同的访问权限实现。访问控制由DBA授予或撤销普通用户的访问权限。加密通过加密算法保护数据。Sybase数据库支持完整性约束、安全性约束、触发器等功能，提供强大的数据管理和保护。实验总结中，我们学习了数据库完整性与安全性的概念和应用，掌握了Sybase数据库中的完整性约束和安全性功能，并学会使用DB2 Control Center和DB2 CLP进行数据库操作。

数据完整性是指数据的正确性和一致性，反映了现实世界实体的真实状态。例如，一个人的身高15米或年龄300岁都是数据完整性受损的例子。为了确保数据完整性，可以采用创建约束、规则和触发器等方法。