关系分解

关系模式 R 的范式及分解 关系模式 R 达到第二范式 (2NF)，因为其非主属性完全函数依赖于键 (商店编号, 商品编号)。但由于存在传递函数依赖(商店编号, 商品编号) → 商店编号 → 部门编号 → 负责人，R 不属于第三范式 (3NF)。 为达到 3NF，可将 R 分解为： R1(商店编号, 商品编号, 数量) R2(商店编号, 部门编号, 负责人) 关系 SC 的范式、异常分析及分解 范式: 关系 SC 的范式低于第三范式 (3NF)。 异常分析: SC 存在插入和删除异常。 插入异常: 无法单独插入部门信息，必须依赖于学生信息的插入。 删除异常: 删除某个学生信息的

关系模式分解的评判标准 关系模式分解的优劣主要通过以下三种等价定义来评判： 无损连接性: 分解后的关系模式能够通过自然连接运算无损地恢复成原来的关系模式，确保数据完整性。 函数依赖保持性: 分解后的关系模式能够完整保留原关系模式中的函数依赖关系，保证数据一致性。 无损连接性与函数依赖保持性兼顾: 理想的分解方案应该同时满足无损连接性和函数依赖保持性，兼顾数据完整性和一致性。

关系模式分解的标准有三种等价的定义：1. 分解需保持无损连接性；2. 分解需保留所有函数依赖；3. 分解需同时保持函数依赖和无损连接性。

分解关系模式的思路挺清晰的，Sno、Cno、Sdept 这些字段怎么拆，怎么建三个表，配上函数依赖也都标得明白。嗯，像Sno → Sdept这种关系，一看就懂在干嘛，适合刚接触范式的同学。课件是那种老派的风格，但内容还挺扎实。 数据库范式拆解的时候，最怕乱拆一通，这份课件还挺注重依赖保持和无损分解。比如分出来的tSC里是(Sno, Cno) → Grade，逻辑上能对得上，结构也不复杂，做实验或者写报告都用得上。 要是你对函数依赖、范式、闭包计算这类概念还不太熟，建议搭配几篇相关文章看看，像这篇《数据库模式分解中函数依赖的保持》就比较实用，讲了什么样的拆分方式是合适的，不会拆着拆着把原始信息丢

关系数据库规范化理论中，关系模式的分解是一个重要的课题。以S-D-L（Sno，Dept，Loc）为例，该模式存在函数依赖：Sno → Dept，Dept → Loc，不符合第三范式要求。有三种有效的分解方案可以考虑：方案1：S-L（Sno，Loc），D-L（Dept，Loc）；方案2：S-D（Sno，Dept），S-L（Sno，Loc）；方案3：S-D（Sno，Dept），D-L（Dept，Loc）。这些方案均能使得得到的关系模式符合第三范式的要求。在选择最佳方案时，除了规范化程度外，还需考虑其他因素。

对于关系数据库规范化理论中的S-L-C表，首先将其分解为三张表：S-L（包括Sno，Sdept，Sloc等字段）、C（包括Cno等字段）、S-C（包括Sno，Cno，Grade等字段）。然后，将依赖于这些主键的属性放置到相应的表中，如在S-L表中加入Sdept和Sloc字段，在C表中保留Cno字段，在S-C表中保留Grade字段。最后，去掉只由主键的子集构成的表，最终实现表的分解为：S-L（包括Sno，Sdept，Sloc字段）、S-C（包括Sno，Cno，Grade字段）。

关于关系模式分解的标准，有三种等价的定义：1. 分解应具有无损连接性；2. 分解需保持函数依赖；3. 分解须同时保持函数依赖和无损连接性。这些标准在数据库安全实验中具有重要意义。

对于非候选码的每个决定因子，删除表中所有依赖于它的属性；创建新表，包含原表中所有依赖于该决定因子的属性；将决定因子设为新表的主码。以S-L分解后的关系模式为例：S-D（Sno, Sdept）和S-L（Sdept, Sloc）。

关系数据库模式分解的目标之一是保持依赖关系。对于给定的关系模式 R(U) 及其函数依赖集 F，如果 R1(U1), R2(U2), ..., Rn(Un) 是 R(U) 的分解，那么 F 在 Ri 上的投影 Fi 被定义为 F 的闭包 F+ 中所有属性仅包含在 Ri 中的函数依赖的集合。换句话说，如果 α→β 属于 Fi，则 α 和 β 的所有属性都必须在 Ri 中。 如果关系模式 R(U) 的分解 R1(U1), R2(U2), ..., Rn(Un) 满足 (F1∪F2∪…∪Fn)+ = F+，则称该分解为保持依赖分解。

数据挖掘实验：基于深度矩阵分解的基因关系预测 数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识和信息的技术，广泛应用于生物信息学，尤其在基因关系预测方面。在本次实验中，我们研究如何通过深度矩阵分解结合数据挖掘和机器学习来揭示基因间复杂的相互作用。 深度矩阵分解概述 矩阵分解是一种将大的矩阵分解为小矩阵的数学方法，简化数据分析。在本实验中，我们进一步引入深度矩阵分解，即通过神经网络模型构建深层结构，学习矩阵的隐含表示。这一方法可捕获数据的非线性模式，有效提高预测准确性。 基因数据相关性分析 通过深度矩阵分解对基因数据集进行相关性分析，找出基因间的关联性。相关性分析有助于理解基因功能、识别疾病相关基因，甚