【摘 要】
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随着大数据技术的发展,数据质量问题日益成为图书馆大数据技术的研究热点.数据采集的技术缺陷会导致所采集的数据存在一定的错误,这些错误会对后续的数据分析产生不良影响,因此图书馆在数据分析之前需要对数据进行相应的数据清洗修复.本文提出了一种基于最优化数据质量的图书馆大数据动态清洗策略,该数据清洗策略适用于大规模、多源异构、高维度和强时空相关实时数据,能够为图书馆大数据应用平台提供较高质量的数据支持.
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随着大数据技术的发展,数据质量问题日益成为图书馆大数据技术的研究热点.数据采集的技术缺陷会导致所采集的数据存在一定的错误,这些错误会对后续的数据分析产生不良影响,因此图书馆在数据分析之前需要对数据进行相应的数据清洗修复.本文提出了一种基于最优化数据质量的图书馆大数据动态清洗策略,该数据清洗策略适用于大规模、多源异构、高维度和强时空相关实时数据,能够为图书馆大数据应用平台提供较高质量的数据支持.
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