Java规则引擎在动态数据清洗中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于Java规则引擎的动态数据清洗研究与设计，作者曹永亮，导师王舜燕，属于计算机应用技术专业，发表于2008年。文章着重研究了如何利用规则引擎提升数据清洗的效率和灵活性，特别是使用开源Java规则引擎Drools来实现这一目标。" 在运营管理中，企业收集到的大量电子数据对于业务决策至关重要。然而，错误或冲突的数据可能导致错误的决策，给企业带来损失。为确保数据的可信度和可用性，数据清洗成为必要的步骤。传统的数据清洗方法往往将检测和修复逻辑硬编码在应用程序中，或者依赖于低效的手动检查，这在面对规则变化时显得不灵活且效率低下。 规则引擎的引入解决了这个问题。它允许通过动态、可配置的规则来处理数据清洗，使得规则的修改和更新变得更加便捷。Java规则引擎的核心算法Rete算法提高了规则匹配和执行的效率。论文中特别关注了Drools这个开源Java规则引擎，详细分析了其API用法和规则配置文件的结构。 论文提出了一种基于Drools的动态数据清洗系统设计方案，定义了领域知识规则和清洗动作规则的巴科斯范式，以便于规则的存储和管理。该系统能够处理多种数据质量问题，其动态性体现在规则的持久化存储以及规则配置文件的实时更新。论文还详细讨论了规则数据库的设计、系统的功能模块划分、架构和工作流程，并提供了部分关键模块的代码示例，同时进行了系统性能的实验分析。 关键词涉及规则引擎技术、动态数据清洗过程、Drools引擎以及数据转换。这篇论文对于理解如何运用规则引擎来优化数据清洗流程，特别是在使用Drools时，提供了深入的理论知识和实践经验。