基于统计推理的不一致数据清洗方法
Cleaning inconsistent data based on statistical inference
1. 中国科学院 沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168
2. 沈阳航空航天大学 计算机学院, 沈阳 110136
摘要
不一致数据修复是数据清洗领域的一个重要研究方向，现有方法大多是基于完整性约束规则的，采用最小代价原则进行修复，然而，代价最小的修复方案通常是不正确的，导致现有修复方法的准确率较低。针对现有方法准确率较低的问题，提出了一种基于统计推理的不一致数据清洗方法BayesOUR，兼顾修复的代价与质量，提高修复准确性。BayesOUR主要分为三个阶段：首先根据完整性约束规则进行错误检测；然后利用贝叶斯网络推理所有可能的一致性修复方案概率；最后选择概率最大的修复方案进行数据清洗。真实数据上的实验结果表明，该方法与目前领先的方法相比，能够显著提高不一致数据修复的准确性。
基金项目
国家自然科学基金青年基金资助项目(6210071734)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.02.0055
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2987-2992
文章编号: 1001-3695(2024)10-015-2987-06
发布历史
[2024-07-05] 优先出版
[2024-10-05] 印刷出版
引用本文
张安珍, 胡生吉, 夏秀峰. 基于统计推理的不一致数据清洗方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10): 2987-2992. (Zhang Anzhen, Hu Shengji, Xia Xiufeng. Cleaning inconsistent data based on statistical inference [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10): 2987-2992. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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