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基于D-S证据理论的不确定数据清洗
  • ISSN号:0258-7971
  • 期刊名称:《云南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]云南大学信息学院计算机科学与工程系,云南昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金(61163003,61472345); 云南省中青年学术技术带头人后备人才培养计划(2012HB004); 云南省应用基础研究计划(2014FA023,2013FB010); 云南大学高水平创新团队培育计划
中文摘要:

数据清洗的任务是检测数据中存在的错误、缺失或不一致,通过删除、填充、修改等方法提高数据质量.针对存在元组级不确定性的数据表上的选择投影连接操作,基于D-S证据理论中置信区间的概念,给出辨识框架构建和置信区间计算的方法,提出了一种基于待测数据项置信区间来检测查询结果中错误数据的方法.实验结果表明,提出的不确定数据错误检测方法具有高效性、准确性和可用性.

英文摘要:

Data cleansing is to detect errornous,missing or inconsistent data,which can be removed,filled or corrected to improve data quality. Aiming at the selection-projection-join operations on the tuple-level uncertain data tables,in this paper we gave the algorithms for constructing Frames of Discernment and computing the evidence intervals based on the corresponding concepts in the D-S evidence theory. Then,we proposed the method for detecting errornous data in the query results based on the evidence interval of the target data items. Experimental results show that our proposed method is efficient,accurate and applicable.

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期刊信息
  • 《云南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:云南省教育厅
  • 主办单位:云南大学
  • 主编:张力
  • 地址:昆明市呈贡新区
  • 邮编:650500
  • 邮箱:yndxxb@ynu.edu.cn
  • 电话:0871-5033829 5031498 5031662
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-7971
  • 国内统一刊号:ISSN:53-1045/N
  • 邮发代号:64-29
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀...,1997年荣获全国第二届优秀科技期刊评比二等奖,1995年全国重点大学优秀科技期刊评比二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11696