【摘 要】
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数据一致性规则属于数据质量管理的核心规则。因此，以高效、准确挖掘为目的，研究了面向异构物联网，构建了一种关联数据一致性规则挖掘模型。先通过多维数据聚类去除异构物联网中的重复数据，以此来减少后续关联数据一致性规则挖掘过程的耗时；基于内容相关的条件函数依赖关系建立挖掘模型，并将清理后数据导入中，对其中的一致性规则展开挖掘。经仿真测试可知，针对3种不同数据量的异构物联网数据，上述模型对在挖掘其一致性规则
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61672369）； 江苏高校优势学科建设工程资助项目（PAPD）；
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数据一致性规则属于数据质量管理的核心规则。因此，以高效、准确挖掘为目的，研究了面向异构物联网，构建了一种关联数据一致性规则挖掘模型。先通过多维数据聚类去除异构物联网中的重复数据，以此来减少后续关联数据一致性规则挖掘过程的耗时；基于内容相关的条件函数依赖关系建立挖掘模型，并将清理后数据导入中，对其中的一致性规则展开挖掘。经仿真测试可知，针对3种不同数据量的异构物联网数据，上述模型对在挖掘其一致性规则时的效率与准确性均较高，挖掘耗时最大值仅为1.27s,规则挖掘结果与实际规则数量一致，充分证明了上述模型的高效性。
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