Determining the Real Data Completeness of a Relational Dataset
摘要
数据的低质量是在大数据的新时代的一个严重问题，它能严重地减少数据的可用性，误导或偏导，分析查询并且采矿，并且导致巨大的损失。不完全的数据在低优秀数据是普通的，并且决定数据集的数据完全性在它上为后续操作提供提示是必要的。很少存在工作都不集中于数据集的完全性，并且如此的工作把所有失踪的价值看作未知价值。在这份报纸，我们学习怎么决定关系数据集的真实数据完全性。由利用给定的功能的相关性，我们试图决定失踪的一些由另外的元组归因价值并且捕获确实失踪的属性房间。我们建议一个数据完全性模型，形式化决定关系数据集的真实数据完全性的问题，并且给这个问题的时间复杂性的更低的界限。为不同盒子决定数据集的数据完全性的二个最佳的算法被建议。我们以经验为主地在真实世界的数据和合成数据上显示出有效性和我们的算法的可伸缩性。
引用本文（GB/T 7714）
Yong-nan, Liu, Jianzhong, 等. Determining the Real Data Completeness of a Relational Dataset[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2016.
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