【摘 要】
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大数据既丰富了知识的内涵,也增添了知识显式化的障碍。对大数据进行数据清洗是最终获取知识的有效途径。由大数据的特点对知识服务重新提出要求,不仅要提高数据的使用价值,
【机 构】
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南京大学信息管理学院,无锡城市职业技术学院电子信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向知识服务的知识库结构研究”(项目编号:71303109);无锡城市职业技术学院重点课题“数字图书馆中信息的语义组织与跨领域检索模式研究”(项目编号:WXCY-2012-GZ-005);江苏省高校2012年度“青蓝工程”优秀青年骨士教师人才项目研究成果之一
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大数据既丰富了知识的内涵,也增添了知识显式化的障碍。对大数据进行数据清洗是最终获取知识的有效途径。由大数据的特点对知识服务重新提出要求,不仅要提高数据的使用价值,更要使数据严密的关联,这些要求一方面通过数据清洗满足数据质量的提高,另一方面容忍非清洁数据实现知识服务效率与水平的同步提高。文章给出了数据清洗的基本框架模型及其局限,从而进一步提出非清洁数据的清洁度的机制。
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