劣质数据相关论文
提出一种基于时间相关性的劣质数据实时清理方法.对嵌入式系统中的数据进行过滤,将劣质的数据过滤出去,利用分布率与聚类的偏差和......
现代数据管理系统普遍存在劣质数据,影响了数据质量,给数据管理带来了新的挑战.已经有不少管理劣质数据的数据模型,实体关系数据模......
随着数据时代的发展,劣质数据越来越普遍存在于数据库中,严重影响了数据的质量,既降低了数据的价值又降低了数据管理系统的效率,这......
在嵌入式系统中,数据在采集过程中极易丢失,在传输过程中易受外界攻击而变为劣质数据,威胁整个系统的运行和稳定。目前的劣质数据......
劣质数据普遍存在于现代数据管理系统中，严重影响了数据的质量，从而降低了数据的实用性以及数据的价值，这为数据管理带来了新的挑战．当......
在嵌入式实时系统中,数据在采集过程中容易出现丢失现象、在传输过程中容易受到外界攻击变成劣质数据,威胁整个系统的安全。当前劣......
随着数据时代的发展,劣质数据越来越普遍存在于数据库中,严重影响了数据的质量,这给数据管理带来了新的挑战.目前,已经有很多管理......
代价敏感决策树是以最小化误分类代价和测试代价为目标的一种决策树.目前,随着数据量急剧增长,劣质数据的出现也愈发频繁.在建立代......
当前常用的劣质数据动态清理方法规模大,需对其进行剪枝处理后,才可应用于劣质数据动态清理中,不仅效率低;且清理结果不准确。因此......
近年来,随着信息时代的发展,数据量急剧增长。而与此同时,劣质数据已经大量存在于各种类型的数据库中。由于劣质数据对数据挖掘算......
XML数据中的不正确数据、不一致数据、不精确数据等劣质数据给XML数据上的有效查询处理带来了挑战。重点研究了标签劣质的XML数据......
数据管理与智能计算的深度融合已经成为大数据时代顺利前行的迫切需求.智能数据管理旨在“为数据增添智能”,是数据科学与技术的重......
在数据管理中，数据质量问题是最重要的议题之一。传统数据库着眼于数据的量的管理，即支持大量数据的创建、维护和检索。但是现实世界......
常用的进行数据筛选的方法一般是以样本观测值的某一靠近中心的数据为起点，向样本数据两侧以一定的距离划定范围，然后剔除这一范围之......
