智能XML数据清洗：贝叶斯与马尔可夫链方法的应用

本文标题"面向XML的智能数据清洗策略"由刘波、杨路明等人撰写，发表于某次会议，重点关注XML数据质量问题。XML作为一种重要的Web数据交换标准，其数据质量的保持和提升至关重要，因为"脏数据"可能阻碍商业智能应用的效率。作者们提出了一种新颖的方法，即运用贝叶斯学习理论和马尔可夫链的概率转移策略来构建XML数据清洗的元数据模型。 在他们的研究中，他们借鉴了结构化数据清洗中的相似重复记录处理思想，设计出一种智能清洗方案。这种方法的特点在于高度自动化，减少了人工干预的需求，同时展现出高精确度和召回率的优势，能够更有效地检测和清除XML数据中的重复和不一致性问题。对比了国外对数据清洗的研究，尤其是在XML领域的进展，如复旦大学的重复记录检测方法、北京航空航天大学的重复数据清理方法等，显示出我国在该领域也开始重视并取得了一些成果。 文章的研究对象涵盖了非一致性转换、信息抽取和相似性判定等多个方面，旨在全面解决XML数据清洗过程中遇到的各种挑战。通过智能清洗策略，作者希望能够提供一个更为有效和高效的解决方案，以应对不断增长的XML数据量和复杂性带来的数据质量问题。这项研究对于提高XML数据库的数据质量，推动国内信息技术发展具有重要意义。