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面向数据集成的数据清理关键技术研究的任务书
任务名称：面向数据集成的数据清理关键技术研究
任务背景：
随着数据量不断增加，企业和组织面临着管理和分析大量数据的挑战。数据集成是将来自多种来源的数据统一集成和管理的过程。在数据集成过程中，数据清理是必不可少的步骤，因为数据源中往往存在着各种错误和噪声。因此，研究面向数据集成的数据清理关键技术具有重要的理论和实际意义。
任务目标：
本研究旨在针对数据集成过程中的数据清理问题，研究关键技术，设计相应算法，达到以下目标：
1.探究数据集成过程中存在的数据清理问题和挑战；
2.研究面向数据集成的数据清理关键技术，包括数据质量评估、错误检测和纠正、去重复、数据缺失处理等方面；
3.设计相应的算法，实现数据清理的自动化处理，并进行实验评估；
4.探讨将研究成果应用于实际数据集成项目中的可行性，并提出相应的建议；
5.为数据集成领域的进一步发展提供理论和技术支持。
任务内容：
1.调研数据集成过程中存在的数据清理问题和挑战，分析相关研究成果和现有技术；
2.研究数据质量评估方法和技术，包括数据规范化、数据匹配、数据集成和数据转换等方面；
3.研究错误检测和纠正方法和技术，包括基于规则的方法、基于模式的方法、基于机器学习的方法等；
4.研究去除重复数据的方法和技术，包括基于相似度的方法、基于哈希值的方法等；
5.研究数据缺失处理的方法和技术，包括基于插值的方法、基于概率模型的方法等；
6.实现所研究的数据清理方法和技术，并进行实验评估，比较不同方法的优缺点；
7.探讨如何将研究成果应用于实际数据集成项目中，并提出相应的建议；
8.撰写研究报告和文献综述。
任务成果：
1.研究报告：对数据集成中存在的数据清理问题和挑战进行调研和分析，介绍面向数据集成的数据清理关键技术，并探究应用该技术的可行性。
2.算法设计和实现：基于所研究的数据清理技术，设计并实现自动化处理算法。
3.实验评估：进行实验评估，比较不同算法的效果，并从实验中总结经验教训。
4.文献综述：对相关文献进行综述，总结国内外研究成果和进展，提出研究方向和展望。
任务计划：
第1-2个月：调研数据集成中存在的数据清理问题和挑战，分析相关研究成果和现有技术；
第3-4个月：研究数据质量评估方法和技术，包括数据规范化、数据匹配、数据集成和数据转换等方面；
第5-6个月：研究错误检测和纠正方法和技术，包括基于规则的方法、基于模式的方法、基于机器学习的方法等；
第7-8个月：研究去除重复数据的方法和技术，包括基于相似度的方法、基于哈希值的方法等；
第9-10个月：研究数据缺失处理的方法和技术，包括基于插值的方法、基于概率模型的方法等；
第11-12个月：实现所研究的数据清理方法和技术，并进行实验评估，比较不同方法的优缺点；
第13-14个月：探讨如何将研究成果应用于实际数据集成项目中，并提出相应的建议；
第15-16个月：撰写研究报告和文献综述。
任务团队：
本研究团队由教师和学生组成。团队成员需要具备以下基本素质和技能：熟悉数据挖掘和机器学习基本算法，了解数据清洗和预处理技术；熟悉至少一种编程语言，如Python、Java等；熟悉文献检索和阅读，具备撰写研究报告和论文的能力。
备注：以上任务内容、计划和要求，仅供参考，具体可根据实际情况进行修改和调整。