对大规模数据集的公正与效用导向的质量评估的理解

在复杂的数据环境中建立并维持非常高的数据质量是很昂贵并且往往不可能实现的.对质量的定量评估能够为制定改进措施的优先顺序提供重要的帮助.本文探索了一套方法,能够对数据质量的公正评估与效用导向评估两种方法进行评价.公正评估可以评价和衡量数据缺陷的程度,效用导向的评估能够衡量在一个特定的使用环境中,质量缺陷的存在对降低数据效用的程度.本文介绍的质量评估方法通过一个实际的校友数据库得到了实际验证.这个数据库是一个巨大的数据资源,它对校友关系和发起的承捐活动进行管理.质量评估的结果能够为这个数据库执行和管理改进数据质量的策略提供帮助.     

社会化媒体数据质量评价初探

首先阐述事务型数据与社会化媒体数据的概念与特性以及评价数据质量的内容和方法,然后对传统的数 据质量维度如准确性、完整性、一致性、可信性、时效性、可获取性和相关性等进行分析,认为在事务型数据和社会 化媒体数据中,各个质量维度的重要性有明显的不同,并确定可用于评价社会数据质量的质量维度。最后论述利用确 定的质量维度对社会化媒体数据质量进行管理与评估,通过实例分析提出相应的启示与建议。