软件学报

作者：段旭良,郭兵,沈艳,申云成,董祥千,张洪

单位：段旭良，四川大学 计算机学院, 四川 成都 610065;四川农业大学 信息工程学院, 四川 雅安 62501411,郭兵，四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006502,沈艳，成都信息工程大学 控制工程学院, 四川 成都 61005403,申云成，四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006504,董祥千，四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006505,张洪，四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006506

关键词：数据质量;数据时效;数据修复;数据清洗;个人大数据

基金：国家自然科学基金（61332001，61772352，61472050）；四川省科技计划（2019ZDZX0045，2019ZDZX0010，2018ZDZX0010，2017GZDZX0003，2018JY0182）

数据时效性是影响数据质量的重要因素，可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题，很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据，精确恢复其时间戳是困难的，但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复，满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上，首先明确了属性的时效规则相关概念，对属性的时效规则等进行了形式化定义；然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法；随后，对相关算法进行了实现，并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试，分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素，对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明，算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.

来源：2019年第3期

《软件学报》期刊编辑部

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