как определить минимальный набор параметров, описывающих набор данных
Использование RCLRSC с сервисными программами и процедурами ILE в лучшем случае проблематично. RCLRSC является строго инструментом OPM, существовавшим до появления групп активации, и на современных машинах влияет только на группу активации по умолчанию, но не полностью ее очищает и не завершает. RCLRSC закрывает только файлы и завершает программы, скомпилированные с помощью DFTACTYGRP (* YES). Если выбран DFTACTGRP (* NO), RCLRSC не трогает его.
Следующая проблема заключается в том, что вы не можете использовать подпроцедуры в программах, скомпилированных с DFTACTGRP (* YES). Это связано с тем, что IBM не хочет, чтобы процедуры ILE выполнялись в группе активации по умолчанию. Это можно сделать, но только если вы будете осторожны, и RCLRSC будет проблемой, как вы видели. Файлы закрыты, но объекты программы ILE не знают об этом, потому что группа активации не завершена и не очищена. Кроме того, принуждать процедуры ILE к выполнению в группе активации по умолчанию, указав ACTGRP (* CALLER), не рекомендуется, потому что вы не можете полностью закрыть группу активации по умолчанию, не завершив работу.
Если ваш код OPM загружен командами RCLRSC, которые вы не можете исправить, то лучше избегать подпроцедур. Но лучший путь вперед - это работа по удалению команд RCLRSC.
3 ответа
Следующие бумаги описывают algortithms для обнаружения функциональных зависимостей:
Y. Huhtala, J. Kärkkäinen, P. Porkka и H. Toivonen. TANE: эффективный алгоритм для обнаружения функциональных и приблизительных зависимостей. Компьютерный Журнал, 42 (2):100–111, 1999, doi:10.1093/comjnl/42.2.100.
I. Savnik и P. A. Flach. Восходящая индукция функциональных зависимостей от отношений. В материалах Семинар AAAI-93: Исследование Знаний в Базах данных, страницах 174-185, Вашингтоне, округ Колумбия, США, 1993.
C. Wyss, C. Giannella и E. Robertson. FastFDs: Управляемый Эвристикой, Алгоритм В глубину для Горной промышленности Функциональных Зависимостей от Экземпляров Отношения. В материалах Организация хранилищ данных и Исследование Знаний, страницы 101-110, Мюнхен, Германия, 2001, doi:10.1007/3-540-44801-2.
Hong Yao и Howard J. Hamilton. "Добывая функциональные зависимости от данных". Анализ данных и Исследование Знаний, 2008, doi:10.1007/s10618-007-0083-9.
Также была некоторая работа над обнаружением многозначных зависимостей:
I. Savnik и P. A. Flach. "Исследование зависимостей Mutlivalued от отношений". Журнал интеллектуального анализа данных, 4 (3):195–211, нажатие IOS, 2000.
Это выглядит очень похожим на Нормализацию Базы данных.
У Вас есть отношение (Ваш набор данных тестирования), и некоторые известные функциональные зависимости ({отправитель} => аргумент, {} => нечто и возможно {сообщение} => отправитель. Если порядок тестов важен, затем добавляют {testNr} => сообщение.) и Вы хотите устранить дублирования.
Рассматривайте свой набор тестов как таблицу базы данных, примените правила нормализации и создайте эквивалентные функции (getArgFromSender (отправитель) и т.д.) для каждого соединения.
Если количество полей и записей является небольшим:
Грубая сила, которую это цикличным выполнением через каждую комбинацию полей, и для каждой комбинации обнаруживает, если существует несколько объектов в списке, которые отображаются на то же значение.
Если можно жить с довольно хорошим выбором полей:
Начнитесь предположив необходимость во всех полях. Затем выберите поле наугад и посмотрите, может ли оно быть устранено; если это может, пересечь его от набора полей. Иначе выберите другое поле наугад и попробуйте еще раз. Если Вы находите, что никакие поля не могут быть устранены, то Вы нашли разумный набор полей. Вы выбрали другие поля сначала, можно ли найти лучшее решение. Можно повторить целую процедуру несколько раз и выбрать лучшее решение, если Вам нравится. Этот вид подхода называют восхождением на вершину.
(Я подозреваю, что этой проблемой является завершенный NP, т.е. мы, вероятно, не знаем об эффективном и мощном решении, таким образом, не стоит терять сон по попытке выдумать идеальное решение.)