Deriving Effectiveness Measures for Data Quality Rules
Notice bibliographique
Résumé
The poor quality of data constitutes a major concern worldwide, and an obstacle to data integration and analysis efforts. Detecting errors and inconsistencies using application specific data quality rules play an important role in data quality assessment. These rules have different efficacy and cost under different circumstances. In our previous work, we have proposed a quantitative framework for measuring and comparing data quality rules in terms of their effectiveness. Effectiveness formulas are built from variables that represent probabilistic assumptions about the occurrence of errors in data values, and our earlier work gave examples of how to derive these formulas in an ad-hoc fashion. This paper lays the foundations of a workbench-approach for systematically deriving effectiveness formulas. The approach involves several steps, including building Bayesian network graphs, adding (symbolic) probabilities to the nodes in the graph, and deriving effectiveness formulas. The graphs are built algorithmically, for a large and useful class of data quality rules. We present this approach and its implementation in Python, and report its evaluation results, which show that the resulting formulas give reasonable estimates of effectiveness scores under various scenarios. 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».