【摘 要】
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当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理。尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2012CB316200);国家自然科学基金项目(61472099)
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当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理。尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规模大、速度快和多样性高的特点,现有的方法难以适用于大数据质量管理。本文针对错误发现、错误修复和劣质数据查询处理,综述了大数据质量管理的问题与挑战,认为大数据质量管理的挑战主要有计算困难、错误混杂和缺少知识3个方面。本文依据这3个方面的解决方法,对大数据质量管理目前的研究进展进行了综述,并展望了大数据质量管理未来的研究方向。
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