大数据环境下Web数据源质量评估方法研究

• 作者: 丁永刚 余伟 李石君 杨莎 胡亚慧 赵星
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 Web数据源 数据质量评估 全样本分析 MapReduce框架
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 48-56
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7602字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.02.009

摘要

在大数据环境下Web数据资源的开放性和多源性使得不同互联网平台提供的数据质量参差不齐,严重影响人们从互联网中有效准确地获取信息.为此,提出一种Web数据源质量评估方法.建立面向多源互联网平台的统一数据模型和数据质量标准模型,给出针对大数据全样本数据分析的质量标准度量和表示方法,并通过多维数据质量的综合评估实现Web数据源质量的统一度量.实验结果表明,该方法能全面度量互联网平台的数据质量,为用户提供准确高效的质量评价结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李石君	武汉大学计算机学院	88	753	16.0	22.0
2	胡亚慧	武汉大学计算机学院	9	88	5.0	9.0
3	杨莎	武汉大学计算机学院	11	102	6.0	10.0
4	赵星	武汉大学计算机学院	13	85	5.0	9.0
5	丁永刚	武汉大学计算机学院	8	104	4.0	8.0