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摘要
随着数据科学技术发展与应用,数据日益成为重要的生产资料和战略资源。高质量的数据是提升其社会价值和生产潜力的重要前提。国内外各界从多维角度评价数据质量,有些领域结合行业特点开发数据质量检测系统来监控数据质量问题。通过分析数据质量评估国内外研究现状,提出一种面向多领域标准的数据质量评估框架,来评估数据质量的一致性。首先对标准解析和知识图谱梳理,得到知识图谱模型;接着以此模型为基础,搭建标准池库;随后设计数据标准符合性检测系统。分析验证提出的框架模型具有正确性、合理性和可扩展性和通用性。
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随着数据科学技术发展与应用,数据日益成为重要的生产资料和战略资源。高质量的数据是提升其社会价值和生产潜力的重要前提。国内外各界从多维角度评价数据质量,有些领域结合行业特点开发数据质量检测系统来监控数据质量问题。通过分析数据质量评估国内外研究现状,提出一种面向多领域标准的数据质量评估框架,来评估数据质量的一致性。首先对标准解析和知识图谱梳理,得到知识图谱模型;接着以此模型为基础,搭建标准池库;随后设计数据标准符合性检测系统。分析验证提出的框架模型具有正确性、合理性和可扩展性和通用性。
