劉喜文 鄭昌興,2 王文龍 湯剛強

(1.南京大學(xué)信息管理學(xué)院 江蘇南京 210093)(2.南京政治學(xué)院基礎(chǔ)部 江蘇南京 210003)

1 引言

隨著計算機信息系統(tǒng)在各行各業(yè)的普及，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，怎樣對這些數(shù)據(jù)進行有效的組織是當(dāng)前研究的熱點之一。數(shù)據(jù)倉庫作為一種有效的數(shù)據(jù)組織方式，得到了廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、隨時間變化的、非易失的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理層的決策過程。數(shù)據(jù)倉庫不僅是一種語義一致的數(shù)據(jù)存儲，充當(dāng)決策支持?jǐn)?shù)據(jù)模型的物理實現(xiàn)，并存放企業(yè)戰(zhàn)略決策所需要的信息，也是一種體系結(jié)構(gòu)，將異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)集成在一起而構(gòu)建，為企業(yè)的決策者提供知識支持。

利用數(shù)據(jù)倉庫對大量數(shù)據(jù)進行有效的組織，避免出現(xiàn)”garbage in,garbage out”的情況，則必須保證數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性、完整性、時效性、可靠性和可解釋性，即數(shù)據(jù)是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，才能使OLAP分析或挖掘的結(jié)果具有較高的精確性和可信度。但由于種種原因，現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)都是臟數(shù)據(jù)，要提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，不僅要在事前對數(shù)據(jù)進行嚴(yán)格定義與約束，而且還要在事后使用特定算法對數(shù)據(jù)進行檢測與處理。

國外對數(shù)據(jù)清洗的研究起源于上世紀(jì)50年代的美國，是從糾正全美社會保險號開始，主要是處理西文數(shù)據(jù)，其研究主要集中以下幾個方面：（1）異常數(shù)據(jù)的檢測與處理；（2）數(shù)據(jù)重復(fù)的檢測與處理；（3）面向特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)清洗；（4）與領(lǐng)域無關(guān)的數(shù)據(jù)清洗；(5)數(shù)據(jù)的集成。數(shù)據(jù)清洗也必須考慮數(shù)據(jù)集成問題，即將數(shù)據(jù)源中的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)映射到目標(biāo)結(jié)構(gòu)與域中，而數(shù)據(jù)的多義性和結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)集成提出了巨大的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)集成包括：實體識別、冗余與相關(guān)分析、元組重組和數(shù)據(jù)值沖突的檢測與處理。國外關(guān)于中文的數(shù)據(jù)清洗的研究較少，且由于語種的差異性，能夠適應(yīng)英文數(shù)據(jù)清洗的方法不一定能適合中文數(shù)據(jù)清洗。比較成熟的方案有IBM公司提出的基于InfoSphere Quality Stage 的中文數(shù)據(jù)清洗。

國內(nèi)對于數(shù)據(jù)清洗的研究較晚，并且針對中文的數(shù)據(jù)清洗研究的成果也不多。當(dāng)前國內(nèi)對數(shù)據(jù)清洗的研究主要集中在改進西文算法應(yīng)用到中文領(lǐng)域，取得了一些成果。復(fù)旦大學(xué)的周傲英教授團隊、沈陽航空工業(yè)學(xué)院的夏秀峰教授、李蜀瑜博士、東南大學(xué)的董逸生教授的團隊均對數(shù)據(jù)重復(fù)問題進行了研究；北京大學(xué)的楊冬青教授的團隊、武漢理工大學(xué)的袁景凌副教授、東南大學(xué)的董逸生教授團隊、復(fù)旦大學(xué)的周傲英教授團隊等對數(shù)據(jù)的集成問題進行了研究；中科院的劉清、山東理工大學(xué)的王曉原教授、西安理工大學(xué)張璟教授、上海寶鋼公司的王永紅、東北大學(xué)的于戈教授團隊、西北大學(xué)的李戰(zhàn)懷教授團隊、遼寧大學(xué)的宋寶燕教授團隊、貴州大學(xué)的李少波教授團隊、沈陽航空航天大學(xué)的夏秀峰教授團隊均對面向特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)清洗進行了研究。

本文將對臟數(shù)據(jù)的類型與出現(xiàn)原因進行總結(jié)，對數(shù)據(jù)清洗的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析，提出數(shù)據(jù)清洗的定義與對象，重點闡述屬性級異常數(shù)據(jù)的檢測與處理的算法、記錄級重復(fù)數(shù)據(jù)的檢測與處理的算法，并對算法的優(yōu)缺點及適用范圍做簡要說明，并指出當(dāng)前數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的研究不足以及未來研究的方向。

2 臟數(shù)據(jù)的類型與出現(xiàn)原因

臟數(shù)據(jù)的類型有許多種類，且每種臟數(shù)據(jù)出現(xiàn)的原因也不一樣，本文從單數(shù)據(jù)源的臟數(shù)據(jù)類型與出現(xiàn)原因和多數(shù)據(jù)源的臟數(shù)據(jù)類型與出現(xiàn)原因進行描述，根據(jù)復(fù)旦大學(xué)周傲英教授對臟數(shù)據(jù)的分類，將臟數(shù)據(jù)分為單數(shù)據(jù)源模式層問題、單數(shù)據(jù)源實例層問題、多數(shù)據(jù)源模式層問題和多數(shù)據(jù)源實例層問題四種類型，表1列出了“臟數(shù)據(jù)”類型、實例與出現(xiàn)原因。

表1 “臟數(shù)據(jù)”類型、實例與出現(xiàn)原因

如表1所示，“臟數(shù)據(jù)”的類型有很多種，在實例層來說，單數(shù)據(jù)源的“臟數(shù)據(jù)”就是不完整數(shù)據(jù)、不正確數(shù)據(jù)、不可理解數(shù)據(jù)、過時數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)重復(fù)等，單數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)清洗主要是指在屬性上對數(shù)據(jù)進行檢測與處理；多數(shù)據(jù)源的“臟數(shù)據(jù)”更為復(fù)雜，主要指大量的重復(fù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)沖突，多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)清洗主要指是對重復(fù)數(shù)據(jù)的檢測與處理、解決數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)沖突問題。

3 數(shù)據(jù)清洗的定義與對象

3.1 數(shù)據(jù)清洗的定義

數(shù)據(jù)清洗不僅應(yīng)用在數(shù)據(jù)倉庫中，也應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘和全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理領(lǐng)域，不同的領(lǐng)域中數(shù)據(jù)清洗的定義也不相同，數(shù)據(jù)清洗沒有統(tǒng)一的定義。本文借用南京理工大學(xué)的王曰芬教授對數(shù)據(jù)清洗的定義：

數(shù)據(jù)清洗為清除錯誤和不一致數(shù)據(jù)的過程,并需要解決孤立點和元組重復(fù)問題。數(shù)據(jù)清洗并不是簡單地對臟數(shù)據(jù)進行檢測和修正，還涉及在屬性級上維度的整合與分解，及數(shù)據(jù)的整合與分解。

3.2 數(shù)據(jù)清洗的對象

借鑒復(fù)旦大學(xué)周傲英教授和南京理工大學(xué)王曰芬教授對數(shù)據(jù)清洗對象的分類，按照數(shù)據(jù)清洗對象的來源領(lǐng)域與產(chǎn)生原因?qū)?shù)據(jù)清洗對象進行分類，對象的來源領(lǐng)域因素屬于宏觀層面劃分，而產(chǎn)生原因?qū)儆谖⒂^層面劃分。

（1）來源領(lǐng)域：很多領(lǐng)域涉及到數(shù)據(jù)清洗，包括數(shù)字化文獻服務(wù)、圖書借閱、搜索引擎、金融領(lǐng)域、政府機構(gòu)、商品零售、射頻識別領(lǐng)域等，數(shù)據(jù)清洗的目的是為信息系統(tǒng)提供準(zhǔn)確而有效的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在研究比較多的領(lǐng)域有：

①射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）領(lǐng)域的數(shù)據(jù)清洗研究：由于RFID硬件設(shè)備固有的限制和環(huán)境噪聲的影響，RFID閱讀器存在漏讀、多讀和臟讀等現(xiàn)象，降低了RFID數(shù)據(jù)的可用性，如何識別部分信息丟失的數(shù)據(jù)、重復(fù)閱讀的數(shù)據(jù)、未正確閱讀的數(shù)據(jù)以及模糊的數(shù)據(jù)是研究人員關(guān)注的，對于這些臟數(shù)據(jù)需要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗的方法進行檢測及糾正是必要的。國內(nèi)外已經(jīng)有很多學(xué)者對射頻識別領(lǐng)域的數(shù)據(jù)清洗問題展開了研究，并已經(jīng)取得了一些成果。

②Web領(lǐng)域的數(shù)據(jù)清洗研究：搜索引擎為人們在Web上查找信息提供了方便，返回網(wǎng)頁與用戶查詢主題的貼切程度并不讓人滿意，這是因為對網(wǎng)頁索引的效果比較差，需要在索引時對網(wǎng)頁的內(nèi)容進行清洗。按照網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)清理的粒度不同，現(xiàn)有的解決思路大致分為兩類，Web頁面級別的數(shù)據(jù)清理和基于頁面內(nèi)部元素級別的數(shù)據(jù)清理，前者以Google公司提出的PageRank算法和IBM公司Clever系統(tǒng)的基石HITS算法為代表；而后面一個思路則集中體現(xiàn)在作為MSN搜索引擎核心技術(shù)之一的 VIPS 算法上。

③面向特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)清洗：主要是金融領(lǐng)域、保險領(lǐng)域、零售領(lǐng)域、政府機構(gòu)、交通領(lǐng)域等，這些領(lǐng)域的臟數(shù)據(jù)包括錯誤數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)以及業(yè)務(wù)邏輯錯誤的數(shù)據(jù)。

④數(shù)字化文獻服務(wù)領(lǐng)域，在進行數(shù)字化文獻資源加工時，OCR軟件有時會造成字符識別錯誤，或由于標(biāo)引人員的疏忽而導(dǎo)致標(biāo)引詞的錯誤等，解決這些問題是數(shù)據(jù)清洗需要完成的任務(wù)。

（2）產(chǎn)生原因：在微觀方面，數(shù)據(jù)清洗對象分為模式層和實例層數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過濾或者修改那些不符合要求的數(shù)據(jù)，主要包括不完整數(shù)據(jù)、不正確數(shù)據(jù)、不可理解數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)等幾類。

4 數(shù)據(jù)清洗算法

對于數(shù)據(jù)清洗算法，一些研究機構(gòu)提出了數(shù)據(jù)預(yù)處理、排序鄰居方法、多次遍歷數(shù)據(jù)清洗方法、采用領(lǐng)域知識進行清洗、采用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的集成數(shù)據(jù)清洗等算法?；谥形臄?shù)據(jù)和西文數(shù)據(jù)的差異性，中文數(shù)據(jù)清洗除了移植西文數(shù)據(jù)的清洗方法外，也有自己特有的清洗方法。

4.1 屬性級異常數(shù)據(jù)的清洗

無論西文數(shù)據(jù)還是中文數(shù)據(jù)的屬性級異常情況都有空白值、噪音數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)等，異常數(shù)據(jù)的檢測方法與處理方法如圖1所示。

圖1 屬性級異常數(shù)據(jù)的檢測與處理方法

如圖1所示，人工檢測的方法，需要花費大量的人力、物力和時間，而且這個過程本身很容易出錯,所以需要利用更高效的方法自動檢測數(shù)據(jù)集中的屬性錯誤，這些方法包括統(tǒng)計學(xué)方法、模式識別方法、聚類方法，、基于鄰近性的方法、基于分類的方法、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法等。這些方法的主要思想、優(yōu)點、缺點的比較如表2所示。

如表2所示，西文數(shù)據(jù)的自動檢測屬性級錯誤數(shù)據(jù)的方法主要有6種方法，我們可以把這些方法分成監(jiān)督方法、半監(jiān)督方法和無監(jiān)督方法。研究比較多的是統(tǒng)計學(xué)方法、聚類方法、基于鄰近性（距離）的方法和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法，統(tǒng)計學(xué)方法包括參數(shù)方法（基于正態(tài)分布的一元離群點檢測、多元離群點檢測和使用混合參數(shù)分布）和非參數(shù)方法（盒圖、直方圖），基于鄰近性（距離）的方法包括基于距離的異常值檢測與嵌套循環(huán)方法、基于網(wǎng)格的方法和基于密度的方法。

我們處理的屬性級錯誤主要是實例層的錯誤數(shù)據(jù)，包括空缺值的處理方法、噪音值的處理方法和不一致值的處理方法。

⑴空缺值的清洗方法主要有：忽略元組；人工填寫空缺值；使用一個全局變量填充空缺值；使用屬性的中心度量（均值、中位數(shù)等）；使用與給定數(shù)據(jù)集屬同一類的所有樣本的屬性均值、中位數(shù)、最大值、最小值、從數(shù)等；使用最可能的值；或更為復(fù)雜的概率統(tǒng)計函數(shù)值填充空缺值。

（2）噪音值的清洗方法主要有：分箱(Binning)，通過考察屬性值的周圍值來平滑屬性的值。屬性值被分布到一些等深或等寬的“箱”中，用箱中屬性值的平均值、中值、從數(shù)、邊緣值等來替換 “箱”中的屬性值；回歸（regression），用一個函數(shù)擬合數(shù)據(jù)來光滑數(shù)據(jù)；計算機和人工檢查相結(jié)合，計算機檢測可疑數(shù)據(jù)，然后對它們進行人工判斷；使用簡單規(guī)則庫檢測和修正錯誤；使用不同屬性間的約束檢測和修正錯誤；使用外部數(shù)據(jù)源檢測和修正錯誤。

（3）不一致數(shù)據(jù)的清洗方法。對于有些事務(wù)，所記錄的數(shù)據(jù)可能存在不一致。有些數(shù)據(jù)不一致，可以使用其他材料人工加以更正。例如，數(shù)據(jù)輸入時的錯誤可以使用紙上的記錄加以更正。知識工程工具也可以用來檢測違反限制的數(shù)據(jù)。知道屬性間的函數(shù)依賴，可以查找違反函數(shù)依賴的值。此外，數(shù)據(jù)集成也可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致。表3給出屬性級錯誤數(shù)據(jù)清洗的方法比較情況。

上述檢測與處理的算法對中文屬性級異常數(shù)據(jù)也適用，但需要對算法進行改進，因為中文是雙字節(jié)編碼，并且沒有明顯分隔符，存在大量同音字，對屬性級上數(shù)據(jù)清洗帶來一定的困難，也是研究中文數(shù)據(jù)清洗的重點與難點之一。中文屬性級異常數(shù)據(jù)清洗研究主要集中在數(shù)據(jù)重復(fù)檢測方面。中文數(shù)據(jù)重復(fù)檢測的方法有：（1）字符串匹配方法，又有5種不同的方法：單個字符的匹配方法、漢語自動分詞方法、特征詞匹配方法、詞法分析得到的字符串匹配方法和中文縮寫的回歸字段匹配方法；（2）拼音匹配方法，中文經(jīng)常會出現(xiàn)同音字的現(xiàn)象，為了增大匹配的幾率，有些時候需要用匹配單位的字符拼音進行匹配，目的是解決漢語中一音多字的問題，拼音匹配方法可作為字符串匹配方法的一種輔助方法，提高匹配精確度；（3）字段的相似度匹配方法，通過相似度計算公式進行相似度計算，從而判斷相似性，主要有編輯距離方法。

表2 自動檢測屬性級錯誤數(shù)據(jù)的方法的主要思想及方法比較

4.2 記錄級異常數(shù)據(jù)的清洗

記錄級異常數(shù)據(jù)主要指記錄數(shù)據(jù)的重復(fù)，對重復(fù)記錄數(shù)據(jù)的處理包括重復(fù)記錄檢測和重復(fù)記錄數(shù)據(jù)的處理。對重復(fù)數(shù)據(jù)的檢測的算法主要有基本的字段匹配算法，遞歸的字段匹配算法，Smith-Waterman 算 法，編輯距 離、Cosine 相 似 度函 數(shù)，表4給出了各種算法的比較。

對記錄級的數(shù)據(jù)處理的思想是“排序和合并”,先將數(shù)據(jù)庫中的記錄排序,然后通過比較鄰近記錄是否相似來檢測記錄是否重復(fù)。消除重復(fù)記錄的算法主要有:優(yōu)先隊列算法、 近鄰排序 算 法 (Sorted-Neighborhood Method,SNM)、 多 趟 近 鄰 排 序 (Multi-Pass Sorted-Neigh bor2hood,MPN)。 表 5 給出了重復(fù)記錄清洗算法的比較情況。

上述記錄級數(shù)據(jù)重復(fù)的檢測與處理方法不僅適用于西文數(shù)據(jù)，也適用于中文數(shù)據(jù)，而且中文數(shù)據(jù)也有自己的獨特的方法，是上述各種算法的變異，包括：①有序鄰接點算法，其思想是：首先對整個數(shù)據(jù)集按照用戶定義的鍵進行排序，然后將可能匹配的記錄相鄰排列在一起，從而檢測出疑似重復(fù)記錄，此算法的缺陷主要表現(xiàn)在兩個方面，第一，對于關(guān)鍵字的依賴過大，關(guān)鍵字選取的好壞直接影響到匹配的效率和精度；第二，對于固定窗口的選取不當(dāng)，可能會造成匹配精度的下降和匹配時間的增加；②Fuzzy Match/merge算法，其主要思想是對各個屬性數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理之后，對于所有記錄兩兩進行比較，比較時采取一些模糊的策略，最后將比較結(jié)果合并，此算法的缺陷主要是所需的時間較長，以及對于計算機空間的要求較高。

表3 屬性級錯誤數(shù)據(jù)的方法比較

表4 重復(fù)記錄檢測的算法比較

表5 重復(fù)記錄清洗的算法比較

5 數(shù)據(jù)清洗研究的不足與展望

國外對西文數(shù)據(jù)清洗的研究比較成熟，對中文數(shù)據(jù)的研究比較少；國內(nèi)對中文數(shù)據(jù)清洗的研究主要集中在對算法的改進，原創(chuàng)性算法還比較少，取得的成果也不多。因此，對于中文數(shù)據(jù)清洗的研究還存在很大的發(fā)展空間，具有很好的應(yīng)用前景和理論價值。

無論是對西文數(shù)據(jù)清洗的研究還是對中文數(shù)據(jù)清洗的研究都存在著很多不足之處，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：（1）數(shù)據(jù)清理研究主要集中在西文數(shù)據(jù)上，中文數(shù)據(jù)清理與西文數(shù)據(jù)清理有較大的不同，中文數(shù)據(jù)清理還沒有引起重視；（2）現(xiàn)今對于中文數(shù)據(jù)清洗的研究主要針對的是實例層的數(shù)據(jù)，比如在數(shù)值型、字符串型字段中的研究，而對于模式層的數(shù)據(jù)清洗研究比較少；（3）對重復(fù)數(shù)據(jù)的識別效率與識別精度問題的解決并不令人滿意，特別是在記錄數(shù)據(jù)非常多時,耗時太多；（4）以前數(shù)據(jù)清理主要集中在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)上，而現(xiàn)在清洗的對象主要是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；（5）數(shù)據(jù)清洗工具或系統(tǒng)都提供了描述性語言,但基本上都是經(jīng)過某種已有語言根據(jù)自己需要經(jīng)過擴展實現(xiàn)的，不能很好地滿足數(shù)據(jù)清理中大致匹配的需要，不具有互操作性，需要加強數(shù)據(jù)清洗工具之間的互操作性研究；（6）現(xiàn)今的數(shù)據(jù)清洗大多數(shù)是面向特定領(lǐng)域。

依據(jù)現(xiàn)今數(shù)據(jù)清洗的研究的不足，數(shù)據(jù)清洗未來主要的研究方向有：（1）中文數(shù)據(jù)清理工具的研究和開發(fā)；（2）數(shù)據(jù)挖掘方法在數(shù)據(jù)清理領(lǐng)域應(yīng)用做深入研究；（3）重復(fù)記錄識別的效率需要進一步提高；（4）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的清洗；（5）數(shù)據(jù)清洗工具之間的互操作性；（6）數(shù)據(jù)清理方案的通用性。后續(xù)將對中文數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的改進和優(yōu)化做進一步的研究。

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