基于Linked data的数据完整性评估新方法

作     者：袁满 胡超 仇婷婷 YUAN Man;HU Chao;QIU Ting-ting

作者机构：东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 

出 版 物：《吉林大学学报（工学版）》 (Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition)

年 卷 期：2020年第50卷第5期

页      面：1826-1831页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：黑龙省教育厅国家基金培育项目(2017PYYL-06) 黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(19EDE334) 研究生创新基金项目(JYCX_CX07_2018_2) 

主　　题：计算机软件 数据质量 数据完整性 Linked data 

摘      要：为更加高效、准确地对数据完整性进行评估,通过对国内外完整性评估技术和方法的研究,本文基于Linked data的数据特点,提出了用于数据完整性评估的β算法和用于隐含数据挖掘的Dam算法,并从理论上分析证明了算法的有效性和准确性。最后,将东北石油大学教务数据发布为Linked data作为验证数据进行实验,与文献中两种完整性评估算法进行了比对,结果表明:评估完整性提高约6%,评估效率平均提高约40倍,验证了本文算法的准确性和高效性。本文提出的基于Linked data的数据完整性评估算法不仅能保证数据评估的准确性,同时能大幅度提高计算效率。