【摘 要】
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为更加准确地对问题数据进行检测及修复,针对存在属性值缺失的情况,提出综合利用数据质量规则与FellegiHolt方法进行数据质量检查的策略。针对不同的检测需求,分别设计以问题
【机 构】
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解放军理工大学指挥信息系统学院,总参第六十三研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371196);中国博士后科学基金特别基金项目(201003797)
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为更加准确地对问题数据进行检测及修复,针对存在属性值缺失的情况,提出综合利用数据质量规则与FellegiHolt方法进行数据质量检查的策略。针对不同的检测需求,分别设计以问题数据定位和问题数据修复为目标的检测算法,提出相应算法以解决问题数据的修复以及缺失数据的填充问题。分别利用实例数据与生成数据进行实验,实验结果表明,该方法对问题数据进行检测的召回率和准确率有明显优势,两种检测策略在进行问题数据检测时的效率也有较大差异。
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