基于聚类算法的多维数据库一致性检测与恢复方法研究

摘要

为提高数据一致性以及检索效率，提出一种基于聚类算法的多维数据库一致性检测与恢复方法。计算数据指标均值与标准差，标准化处理数据；利用K-means算法衡量不同数据属性的相似特征，建立特征簇，选择聚类特征；通过稀疏图描述数据间关系，利用多级图分割算法获取多个子图，通过凝聚层次聚类方法，判断子图间相似度，设定合并阈值聚类子图，根据聚类结果判断数据库的一致性；针对一致性较差的数据库，采用等价类算法构建恢复模型，实现多维数据库一致性检测与恢复。实验结果证明：所提方法检测速度快，恢复后数据库一致性较好。

关键词

聚类算法 / 多维数据库 / 一致性检测 / 一致性恢复 / 等价类