Problem med uppgifternas kvalitet har varit ett ständigt problem, särskilt för stora historiskt odlade databaser. Om de bibehålls under långa perioder, förändras ofta tolkningen och användningen av deras scheman. Därför är traditionella data skrubbing tekniker baserade på befintliga schema och integritet restriktion dokumentation knappast tillämpliga. Så kallade datarevision miljöer kringgå detta problem genom att använda maskininlärning tekniker för att inducera semantiskt meningsfulla strukturer från de faktiska data, och sedan klassificera avvikelser som inte passar det inducerade schemat som potentiella fel. Eftersom kvaliteten på den analyserade databasen är a-priori okänd, kräver utformningen av datarevisionsmiljöer speciella metoder för kalibrering av felmätningar baserat på det inducerade schemat. I detta dokument presenterar vi en testgenerator för datarevision som systematiskt genererar och förorenar artificiella referensdatabaser för detta ändamål. Testgeneratorn har implementerats som en del av en datarevisionsmiljö baserad på den välkända maskininlärningsalgoritmen C4.5. Validering i den partiella kvalitetsgranskningen av en stor tjänsterelaterad databas vid DaimlerChrysler visar hur användbar metoden är som ett komplement till standarddataskrubbning.
I REF användes en maskininlärningsalgoritm, nämligen C4.5, för att konstruera en datarevisionsgenerator.
Systematic Development of Data Mining-Based Data Quality Tools
{'venue': 'VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}