【摘 要】
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数据不一致修复与评估一直是数据质量管理领域最重要的问题之一。随着物联网与移动网络的发展,边缘计算环境下的低数据质量问题,更提高了人们对数据不一致修复与评估的重视。但是过往的相关研究集中于单机环境或云计算环境下的解决方法。这迫使我们找到一种高效地、适合边缘计算环境的不一致修复与评估技术解决相关问题。针对边缘计算环境下的数据不一致修复与评估问题,本文研究并设计了一整套相关模型系统Ecc Dcr。主要工
【基金项目】
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2019年度国家重点研发计划项目“基于边缘智能协同的物联终端系统与应用”,项目编号SQ2019YFB210023,所属专项“物联网与智慧城市关键技术及示范”；
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数据不一致修复与评估一直是数据质量管理领域最重要的问题之一。随着物联网与移动网络的发展,边缘计算环境下的低数据质量问题,更提高了人们对数据不一致修复与评估的重视。但是过往的相关研究集中于单机环境或云计算环境下的解决方法。这迫使我们找到一种高效地、适合边缘计算环境的不一致修复与评估技术解决相关问题。针对边缘计算环境下的数据不一致修复与评估问题,本文研究并设计了一整套相关模型系统Ecc Dcr。主要工作如下:（1）定义了适用于时序数据的时序拒绝约束。时序数据是边缘计算场景应用最广泛的数据类型,但是目前缺乏能够体现时序数据特点的一致性约束。本文抽象出时序数据在不同时间段上满足变化的一致性约束的特点,定义了适用于时序数据的时序拒绝约束,研究了时序拒绝约束上的不一致判定问题,定义并研究了时序拒绝约束上的冲突发现问题。（2）研究了边缘计算环境下基于时序拒绝约束的冲突发现问题,它能够直接帮助解决不一致修复和评估问题。在边缘计算的前提下,本文使用启发式算法解决了冲突发现中任务的执行顺序问题、任务执行时的效率问题、任务分配到不同边缘节点上的负载平衡问题。（3）研究了边缘计算环境下的不一致修复与评估问题。在冲突发现结果的基础上,本文改进了以往工作中提出的算法,使它们更适合边缘计算的场景,并解决了相关的负载均衡问题、分布式采样问题等。综上所述,结合边缘计算环境的特点,本文定义了适用于时序数据的时序拒绝约束,解决了边缘计算环境下基于时序拒绝约束的不一致修复与评估问题,构建了相关的模型系统Ecc Dcr。实验结果表明,本文设计的模型系统在时间开销和可扩展性方面都有较好的结果,适用于边缘计算环境下大量数据的情况。
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