Abstract-In deklarativ datarengöring, data semantik kodas som begränsningar och fel uppstår när data bryter mot begränsningarna. Olika former av statistisk och logisk slutsats kan användas för att resonera om och åtgärda inkonsekvenser (fel) i data. Nyligen har enhetliga tillvägagångssätt som reparerar både fel i data och fel i semantik (begränsningarna) föreslagits. Både databaserade tillvägagångssätt och enhetliga tillvägagångssätt är dock i stort sett statiska i och med att de tillämpar rengöring på en enda ögonblicksbild av data och begränsningar. Vi inför ett kontinuerligt ramverk för datarening som kan tillämpas på dynamiska data- och begränsningsmiljöer. Vårt tillvägagångssätt tillåter både data och dess semantik att utvecklas och föreslår reparationer baserat på de samlade bevisen hittills. Viktigt är att vår strategi inte bara använder data och begränsningar som bevis, utan också tar hänsyn till tidigare reparationer som valts och tillämpats av en användare (användarreparation preferenser). Vi introducerar en reparation klassificerare som förutsäger vilken typ av reparation som behövs för att lösa en inkonsekvens, och som lär sig från tidigare användare reparation preferenser för att rekommendera mer exakta reparationer i framtiden. Vår utvärdering visar att våra tekniker uppnår hög förutsägelsenoggrannhet och genererar högkvalitativa reparationer. Av oberoende intresse använder vi oss av en uppsättning datastatistik som visar sig vara känslig för att förutsäga vissa reparationstyper.
I REF lär sig en logistisk regressionsklassificering från tidigare reparationsinställningar och förutsäger vilken typ av reparation som behövs för att lösa en inkonsekvens.
Continuous data cleaning
{'venue': '2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}