【摘 要】
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数据清洗的主要任务是将数据中的脏数据检测出来并进行修正,提高数据质量,减小数据质量问题给数据应用带来的影响.由于流数据的特点是数据量大且增长快速,所以针对流数据的清
【机 构】
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云南财经大学信息学院,云南财经大学云南省经济社会大数据研究院
【基金项目】
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云南省高校商务智能科技创新团队基金(42212217010).
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数据清洗的主要任务是将数据中的脏数据检测出来并进行修正,提高数据质量,减小数据质量问题给数据应用带来的影响.由于流数据的特点是数据量大且增长快速,所以针对流数据的清洗研究除了要考虑到数据质量的提高,还需要考虑到数据体积的压缩以缩减成本.现有的方法不能很好的兼顾数据质量的提高和成本的缩减问题,因此在已有的研究基础上提出一种基于语义的轨迹流数据清洗方法--将裸数据转化为语义轨迹,同时将语义作为动态指标去除重复采样和修复异常数据.实验证明,该方法能有效地缩减数据体积以降低保存成本,同时数据的质量密度得到了明显的
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