张晓冉 袁 满

(东北石油大学计算机与信息技术学院 黑龙江大庆 163318) (xiaoran9217@163.com)

随着信息技术的发展，数据作为企业的重要资产，对生产经营、科学研究以及管理和决策等起着重要的作用.即使有良好设计和规划的信息系统也不能保证存放数据的质量都能满足用户的要求.用户录入错误、企业合并以及企业环境随着时间的推移而改变,这些都会影响所存放数据的质量[1].数据质量对于企业战略决策至关重要，因此数据质量的检测与数据质量的评估显得越来越重要，对数据质量评估模型的要求也更加迫切.

数据质量评估模型的研究由来已久，文献[2]早期提出了基于属性的数据质量评估模型，但缺少定量的系统方法.文献[3]在文献[2]的基础之上提出了数据质量评估模型，并阐述了构造方法和计算方法.随后，Parssian等人[4]于2004年提出了一套实用的数据质量评估方法，但其选择性假设导致了后续推导出的数据质量评估公式存在问题，随后Debabrata等人[5]建立了属性值的概率分布，对评估方法进行了修正，尽管完善了数据质量评估模型，但仍然存在不同属性正确率不同的问题.文献[6]在文献[4-5]的数据质量评估模型基础上,根据“不正确、不完整、非成员”3种错误类型来研究数据质量评估，提出了基于单一属性分布的数据质量评估模型.文献[7]根据电网统计数据的基本特征，从正确性、完整性、唯一性等7个方面进行质量评估，在此基础上构建了一个基于云模型的……