大数据环境下面向知识服务的数据清洗研究

大数据既丰富了知识的内涵,也增添了知识显式化的障碍。对大数据进行数据清洗是最终获取知识的有效途径。由大数据的特点对知识服务重新提出要求,不仅要提高数据的使用价值,更要使数据严密的关联,这些要求一方面通过数据清洗满足数据质量的提高,另一方面容忍非清洁数据实现知识服务效率与水平的同步提高。文章给出了数据清洗的基本框架模型及其局限,从而进一步提出非清洁数据的清洁度的机制。