数据质量维度量化方法

• 作者: 宋爱波 董逸生 韩京宇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据质量 信息论 信息熵
• 年，卷（期）: 2008,（36）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 6362字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.36.001

摘要

为了实现自动化的数据质量评估,提出了一种在背景范围内的数据质量量化方法QDC(Quantify Dimensions within Context).数据质量可以用数据和其对应实体的"完美表达"间的差距来衡量.由于"完美表达"很难获得或代价很高,因此提出在多数据源条件下,数据的"完美表达"可以在其背景范围内用投票获得的"最近似"来替代,从而确定了数据质量评估参照的标准.同时提出利用信息论中信息熵指标,将不同类型数据的质量维度统一为通用的度量.作为一种自动化的数据质量评估方法,QDC方法不仅能够对数据的准确性和完整性维度给出准确的评估值,并且具有很高的计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董逸生	东南大学计算机科学与工程学院	118	3003	29.0	49.0
2	宋爱波	东南大学计算机科学与工程学院	47	1971	16.0	44.0
3	韩京宇	南京邮电大学计算机技术研究所	21	87	6.0	8.0