含缺失属性值的问题数据检测与修复

摘要：

为更加准确地对问题数据进行检测及修复，针对存在属性值缺失的情况，提出综合利用数据质量规则与 Fellegi‐Holt方法进行数据质量检查的策略。针对不同的检测需求，分别设计以问题数据定位和问题数据修复为目标的检测算法，提出相应算法以解决问题数据的修复以及缺失数据的填充问题。分别利用实例数据与生成数据进行实验，实验结果表明，该方法对问题数据进行检测的召回率和准确率有明显优势，两种检测策略在进行问题数据检测时的效率也有较大差异。

关键词：属性值缺失、数据规则、Fellegi-Holt、数据修复、数据填充

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61371196；中国博士后科学基金特别基金项目201003797

在线出版日期：2016-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：643-649