基于规则的数据相对时效修复与异常检测方法
Abstract:
数据时效性是反映数据时间特征的属性,对数据质量和价值有重要影响。数据的时间标记一旦丢失或篡改,很难进行绝对的精确修复。基于一些规律规则,修复数据相对时效,满足数据质量和数据挖掘对数据时序关系的需求是可行的。在数据时效规则相关研究基础上,对基本的时效规则进行了扩展,实现了规则的并行提取和增量更新;针对数据时效修复中遇到的问题和需求,提出基于规则的数据相对时效修复和异常检测方法,建立了评估修复结果的度量模型,同时探讨了应用数据时效修复检测时效异常数据的方法。实验结果和分析表明,扩展时效规则可行可用,相对时效修复算法可以有效地进行数据时序修复和异常时效数据的检测。
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