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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)以驚人的速度產(chǎn)生并積累下來,大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨,數(shù)據(jù)作為繼石油之后的又一個重要戰(zhàn)略資源,在醫(yī)療、交通、能源等各個領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。農(nóng)業(yè)是我國的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),正處于從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的歷史轉(zhuǎn)變過程之中,產(chǎn)生了數(shù)量可觀的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù),我國正努力打造農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺以服務(wù)于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)。然而,由于農(nóng)業(yè)信息化水平較其他產(chǎn)業(yè)相對落后以及農(nóng)業(yè)本身的復(fù)雜性,農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的關(guān)鍵,因此,
2、對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行評估,并采取措施進行數(shù)據(jù)清洗以提高農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量,具有重要意義。
本文基于以上背景對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的清洗方法進行了研究。首先,在文獻研究的基礎(chǔ)上,梳理了數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)質(zhì)量的理論知識和國內(nèi)外對數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的研究現(xiàn)狀,并對目前市場上的數(shù)據(jù)清洗工具進行了對比分析。其次,對我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀和構(gòu)成進行了研究,并總結(jié)了我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特征及其對數(shù)據(jù)質(zhì)量的挑戰(zhàn),從數(shù)據(jù)質(zhì)量的各個維度,設(shè)計了具體的評價步驟和方法,采用數(shù)
3、據(jù)質(zhì)量調(diào)查和數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)測量相結(jié)合的方法,對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評估,并將結(jié)果放在二維矩陣中進行分析。最后,重點對相似重復(fù)記錄的清洗方法進行了比較研究,設(shè)計了基于Febrl的數(shù)據(jù)清洗實驗,選取Web of Science、Science Direct、SpringerLink等數(shù)據(jù)庫中的農(nóng)業(yè)文獻數(shù)據(jù),對Edit-Dist、Q-gram、Smith-Waterman-Dist算法在字段匹配上的有效性進行了比較,根據(jù)原始數(shù)據(jù)的特點,選擇SNM
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