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结构化数据清洗技术综述

作者:郝爽; 李国良; 冯建华; 王宁数据清洗数据噪声噪声检测噪声消除

摘要:数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程,是进行数据分析和管理的基础。该文对经典和新兴的数据清洗技术进行分类和总结,为进一步的研究工作提供方向。形式化定义了数据清洗问题,对数据缺失、数据冗余、数据冲突和数据错误这4种数据噪声的检测技术进行详细阐述。按照数据清洗方式对数据噪声的消除技术进行分类概述,包括基于完整性约束的数据清洗算法、基于规则的数据清洗算法、基于统计的数据清洗算法和人机结合的数据清洗算法。介绍了常用的测评数据集和噪声注入工具,并对未来重点的研究方向进行了探讨和展望。

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清华大学学报·自然科学版

《清华大学学报·自然科学版》(CN:11-2223/N)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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