title: Quality assessment of semi-structured data in matching of independent sources
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котов Александр Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Калина Алексей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kalina Aleksei
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Новиков Борис Асенович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Novikov Boris Аsenovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040014
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13590
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Оценка качества данных является важной задачей при работе с большими объемами информации. В последние годы количество задач, связанных с использованием слабоструктурированных данных постоянно растет. Обработка таких данных представляет собой большую сложность, нежели данных, представленных в структурированном виде. Поэтому и так нетривиальная задача оценки качества данных становится еще более трудной. В этой работе предлагается подход к оценке качества данных, основанный на сопоставлении нескольких независимых источников. Метод позволяет оценивать качество с использованием различных критериев и метрик, учитывая типы данных и цели проводимой процедуры. Проведенные эксперименты демонстрируют высокую стабильность результатов применения метода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Data quality assessment is an important activity when working with large volumes of information. In recent years, the number of tasks associated with the use of semistructured data is constantly growing. The processing of such data presents a greater complexity than the data presented in a structured form. Therefore, the nontrivial task of quality assessment becomes even more difficult. This paper proposes an approach to assess data quality, based on a matching of two independent sources. The method allows evaluating the quality using various dimensions and metrics, taking into account the types of data and the purpose of the procedure. The results of the experiments demonstrate the high stability of the method.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: качество данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сопоставление источников
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: слабоструктурированные данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data quality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sources matching
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: semi-structured data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Quality assessment of semi-structured data in matching of independent sources
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оценка качества слабоструктурированных данных при сопоставлении независимых источников
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: 441-Kalina-report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13590/1/441-Kalina-report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 212,83 kB
resources.filename: reviewSV_2018-1-k.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13590/2/reviewSV_2018-1-k.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 375,92 kB
resources.filename: reviewSV_recenziya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13590/3/reviewSV_recenziya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 187,65 kB
resources.filename: reviewSV_st003579_Novikov_Boris_Asenovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13590/4/reviewSV_st003579_Novikov_Boris_Asenovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,33 kB