GE, Mouzhi a Theodoros CHONDROGIANNIS. Assessing the Quality of Spatio-textual Datasets in the Absence of Ground Truth. In Proceedings of the 21st European Conference on Advances in Databases and Information Systems. Cham: Springer, 2017, s. 12-20. ISBN 978-3-319-67161-1. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-67162-8_2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Assessing the Quality of Spatio-textual Datasets in the Absence of Ground Truth
Autoři GE, Mouzhi (156 Čína, garant, domácí) a Theodoros CHONDROGIANNIS (300 Řecko).
Vydání Cham, Proceedings of the 21st European Conference on Advances in Databases and Information Systems, od s. 12-20, 9 s. 2017.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW Springer, CORE B conference, SCOPUS, WoS, DBLP
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00096805
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-67161-1
ISSN 1865-0929
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-67162-8_2
UT WoS 000775606800002
Klíčová slova anglicky spatio-textual data; data quality; relative quality
Štítky core_B, firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 31. 5. 2022 12:06.
Anotace
The increasing availability of enriched geospatial data has opened up a new domain and enables the development of more sophisticated location-based services and applications. However, this development has also given rise to various data quality problems as it is very hard to verify the data for all real-world entities contained in a dataset. In this paper, we propose ARCI, a relative quality indicator which exploits the vast availability of spatio-textual datasets, to indicate how confident a user can be in the correctness of a given dataset. ARCI operates in the absence of ground truth and aims at computing the relative quality of an input dataset by cross-referencing its entries among various similar datasets. We also present an algorithm for computing ARCI and we evaluate its performance in a preliminary experimental evaluation using real-world datasets.
VytisknoutZobrazeno: 26. 4. 2024 21:49