【摘 要】
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数据过时问题普遍存在于实际应用中,因此将数据库中的过时数据修复为最新值是提高数据质量的关键步骤.当前主要有基于规则和基于统计2类数据修复方法.基于规则的修复方法能够
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316200);国家自然科学基金重点项目(61133002)
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数据过时问题普遍存在于实际应用中,因此将数据库中的过时数据修复为最新值是提高数据质量的关键步骤.当前主要有基于规则和基于统计2类数据修复方法.基于规则的修复方法能够将领域知识直观地表达为规则的形式,但是难以表达数据中某些复杂的关联关系;基于统计的方法能够表达数据中的复杂关联关系,并修复许多通过规则难以发现和修复的错误,但是该类方法均需要学习较复杂的条件概率分布,且难以直接应用数据语义相关的领域知识.研究数据时效性的修复问题,同时,为了克服当前2类数据修复方法的缺点,提出一类新的修复规则,将规则和统计的方法结合起来修复过时数据.该规则一方面能够以传统规则的方式表达领域知识,另一方面还能够使用其特有的分布表来描述数据随时间变化的统计信息.接着,还给出了修复规则学习算法和数据时效性修复算法.真实和虚拟数据上的实验均验证了算法的有效性.
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