【摘 要】
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为了实现自动化的数据质量评估,提出了一种在背景范围内的数据质量量化方法QDC(Quantify Dimensions within Con-text)。数据质量可以用数据和其对应实体的"完美表达"间的差
【机 构】
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南京邮电大学计算机技术研究所,东南大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60573164);江苏省"十五"高科技项目(No.BG2001013);南京邮电大学科研基金(No.NY207136)~~
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为了实现自动化的数据质量评估,提出了一种在背景范围内的数据质量量化方法QDC(Quantify Dimensions within Con-text)。数据质量可以用数据和其对应实体的"完美表达"间的差距来衡量。由于"完美表达"很难获得或代价很高,因此提出在多数据源条件下,数据的"完美表达"可以在其背景范围内用投票获得的"最近似"来替代,从而确定了数据质量评估参照的标准。同时提出利用信息论中信息熵指标,将不同类型数据的质量维度统一为通用的度量。作为一种自动化的数据质量评估方法,QDC方法不仅能够对数据的准确性和完整性维度给出准确的评估值,并且具有很高的计算效率。
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