Ebben a könyvben a célunk az volt, hogy magasszintű fogalmi tudást nyerjünk ki az adatbázisokból. A fő hozzájárulásunk az adatfüggőségek különböző típusainak bányászata relációs és XML-adatokból, FCA módszereit használva. Összpontosítunk a függőségek kezelésére, az inkonzisztencia megelőzésére és a szemantikus adatletöltésre, bemutatva, hogy megközelítéseink hogyan járulnak hozzá a fogalmi tudásfelismeréshez.

Azt vizsgáljuk, hogy a Formális Fogalmi Analízis (Formal Concept Analysis – FCA) hogyan tud természetes megközelítést kínálni a formális fogalmak felfedezésére, a függőségek feltárására és ezek megjelenítésére fogalmi hálókon. Leírjuk az általunk használt stratégiát a feltételes funkcionális függőségek (CFD) és a társítási szabályok (AR) feltárására, és ahelyett, hogy azokat adattisztításra használnák fel, mi segítségükkel megakadályozzuk, hogy piszkos adatok jelenjenek meg az adatbázisban. A módszerünk segíti a felhasználókat, hogy megelőzzék a helytelen adatok bekerülését az adatbázisokba, a hibákat kijavítsák és lekérdezéseiket optimalizálják a függőségi hálók biztosításával, a hasznosságot használva kapcsolatként.

Bemutatjuk azt az eszközünket, mely különböző típusú adatforrásokból adatok letöltését teszi lehetővé. Az általunk létrehozott eszköz leegyszerűsíti az adatok kinyerését, több letöltési stratégiát biztosít, valamint szemantikus keresést tesz lehetővé azok számára, akik használják a rendszert. Kísérletek eredményei bebizonyították, hogy a mi módszerünket használva megnőtt a letöltések pontossága és csökkent a letöltéshez szükséges idő.

A könyvet egyaránt használhatja a téma iránt érdeklődő, az eredményeit felhasználni vágyó kutató, doktorandusz és magiszteri hallgató.