基于D-S证据理论的不确定数据清洗  

Cleaning uncertain data based on the D-S evidence theory

作　　者：樊金辉[1] 岳昆[1] 张骥先[1] 刘惟一[1] 

机构地区：[1]云南大学信息学院计算机科学与工程系,云南昆明650091

出　　处：《云南大学学报（自然科学版）》2014年第6期815-822,共8页Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)

基　　金：国家自然科学基金(61163003;61472345);云南省中青年学术技术带头人后备人才培养计划(2012HB004);云南省应用基础研究计划(2014FA023;2013FB010);云南大学高水平创新团队培育计划

摘　　要：数据清洗的任务是检测数据中存在的错误、缺失或不一致,通过删除、填充、修改等方法提高数据质量.针对存在元组级不确定性的数据表上的选择投影连接操作,基于D-S证据理论中置信区间的概念,给出辨识框架构建和置信区间计算的方法,提出了一种基于待测数据项置信区间来检测查询结果中错误数据的方法.实验结果表明,提出的不确定数据错误检测方法具有高效性、准确性和可用性.Data cleansing is to detect errornous,missing or inconsistent data,which can be removed,filled or corrected to improve data quality. Aiming at the selection-projection-join operations on the tuple-level uncertain data tables,in this paper we gave the algorithms for constructing Frames of Discernment and computing the evidence intervals based on the corresponding concepts in the D-S evidence theory. Then,we proposed the method for detecting errornous data in the query results based on the evidence interval of the target data items. Experimental results show that our proposed method is efficient,accurate and applicable.

关 键 词：不确定数据 数据清洗 错误检测 D-S证据理论 置信区间 

分 类 号：TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术]