ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Autres revues >>

Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 15/6 - 2010  - pp.85-104  - doi:10.3166/isi.15.6.85-104
TITRE
Complétude des données relationnelles en présence de "may-be" tuples

TITLE
Relational data completeness in the presence of maybe-tuples

RÉSUMÉ
Certains modèles de données utilisent des tuples dits may-be tuples (tuples potentiels) pour exprimer l’incertitude de leur appartenance à une relation. L’estimation de la qualité des données de cette relation doit tenir compte de l’existence de ces tuples potentiels. Les métriques actuelles doivent être adaptées pour intégrer cette caractéristique. Une dimension majeure de la qualité est la complétude des données. En général, il y a deux possibilités pour distinguer les tuples potentiels des tuples certains. La première utilise un attribut spécial indiquant le fait qu’un tuple est potentiel (valeurs OUI ou NON). La seconde consiste à caractériser par une valeur numérique la certitude de l’existence d’un tuple. Dans cet article, la notion de complétude des données est redéfinie pour intégrer ces deux concepts. Ainsi, nous permettons une estimation plus précise de la qualité des données en présence de tuples potentiels (par exemple dans des bases de données probabilistes ou imprécises).


ABSTRACT
Some data models use so-called maybe-tuples to express the uncertainty, whether or not a tuple belongs to a relation. In order to score this relation's quality in a meaningful way the corresponding vagueness needs to be taken into account. Current metrics of quality dimensions are not designed to deal with this uncertainty and therefore need to be adapted. One major quality dimension is data completeness. In general, there are two basic ways to distinguish maybe-tuples from definite-tuples. First, an attribute serving as a maybe indicator (values YES or NO) can be used. Second, confidence values can be specified. In this paper, the notion of data completeness is redefined w.r.t. both concepts. Thus, a more precise estimation of quality in databases with maybe-tuples (e.g. probabilistic databases or fuzzy databases) is enabled.


AUTEUR(S)
Fabian PANSE, Norbert RITTER

MOTS-CLÉS
int�gralité de données, maybe-tuple, base de données probabilistes, base de données imprécises.

KEYWORDS
data completeness, maybe-tuple, probabilistic database, fuzzy database, quality composition.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 12.5 €
• Non abonné : 25.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (277 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier