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摘要
针对在数据治理过程中数据纠错成本高、效率低、易出错、纠错经验少等各种问题，提出了基于增强型血缘图和DP算法的数据治理方法。方法优化了元数据血缘图数据存储方式，引入BFS算法对需要纠错的数据节点进行动态权重配置，引入DP算法对需要纠错的数据节点进行动态资源规划和资源调配，建立“纠错知识库”，进行经验共享、智能纠错和一键纠错。方法运行效率高，可以充分节约现有机器资源和人力资源，实现数据纠错的全面化和精确化，提升了数据治理效果。
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针对在数据治理过程中数据纠错成本高、效率低、易出错、纠错经验少等各种问题，提出了基于增强型血缘图和DP算法的数据治理方法。方法优化了元数据血缘图数据存储方式，引入BFS算法对需要纠错的数据节点进行动态权重配置，引入DP算法对需要纠错的数据节点进行动态资源规划和资源调配，建立“纠错知识库”，进行经验共享、智能纠错和一键纠错。方法运行效率高，可以充分节约现有机器资源和人力资源，实现数据纠错的全面化和精确化，提升了数据治理效果。
