计算机应用研究

作者：张安珍,胡生吉,夏秀峰,

单位：1.中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳110168；2.沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136；

关键词：不一致数据,贝叶斯网络,统计推理,

基金：国家自然科学基金青年基金资助项目(6210071734)；；

不一致数据修复是数据清洗领域的一个重要研究方向，现有方法大多是基于完整性约束规则的，采用最小代价原则进行修复，然而，代价最小的修复方案通常是不正确的，导致现有修复方法的准确率较低。针对现有方法准确率较低的问题，提出了一种基于统计推理的不一致数据清洗方法BayesOUR，兼顾修复的代价与质量，提高修复准确性。BayesOUR主要分为三个阶段：首先根据完整性约束规则进行错误检测；然后利用贝叶斯网络推理所有可能的一致性修复方案概率；最后选择概率最大的修复方案进行数据清洗。真实数据上的实验结果表明，该方法与目前领先的方法相比，能够显著提高不一致数据修复的准确性。

来源：2024年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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