Data Quality Through Active Constraint Discovery and Maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Although integrity constraints are the primary means for enforcing data integrity, there are cases in which they are not defined or are not strictly enforced. This leads to inconsistencies in the data, causing poor data quality. In this thesis, we leverage the power of constraints to improve data quality. To ensure that the data conforms to the intended application domain semantics, we develop two algorithms focusing on constraint discovery. The first algorithm discovers a class of conditional constraints, which hold over a subset of the relation, under specific conditional values. The second algorithm discovers attribute domain constraints, which bind specific values to the attributes of a relation for a given domain. These two types of constraints have been shown to be useful for data cleaning. In practice, weak enforcement of constraints often occurs for performance reasons. This leads to inconsistencies between the data and the set of defined constraints. To resolve this inconsistency, we must determine whether it is the constraints or the data that is incorrect, and then make the necessary corrections. We develop a repair model that considers repairs to the data and repairs to the constraints on an equal footing. We present repair algorithms that find the necessary repairs to bring the data and the constraints back to a consistent state. Finally, we study the efficiency and quality of our techniques. We show that our constraint discovery algorithms find meaningful constraints with good precision and recall. We also show that our repair algorithms resolve many inconsistencies with high quality repairs, and propose repairs that previous algorithms did not consider.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».