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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.4
- 발행연도
- 2015.12
- 수록면
- 289 - 294 (6page)
이용수
초록· 키워드
Data analysts explore collections of data to search for valuable information using various techniques and tricks. Garbage in, garbage out is a well-recognized idiom that emphasizes the importance of the quality of data in data analysis. It is therefore crucial to validate the data quality in the early stage of data analysis, and an effective method of evaluating the quality of data is hence required. In this paper, a method to visually characterize the quality of data using the notion of a saliency score is introduced. The saliency score is a measure comprising five indexes that captures certain aspects of data quality. Some experiment results are presented to show the applicability of proposed method.
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목차
- Abstract
- 1. Introduction
- 2. Related Work
- 3. Proposed Data Quality Evaluation Index
- 4. Data Quality Visualization Using Saliency Scores
- 5. Experiments
- 6. Conclusions
- References
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-028-002472574
