2023年7月19日发(作者：)

元数据质量评估方法及模型研究

近年来，随着现代社会信息化的发展，越来越多的信息产生，元数据成为一种重要的资源，它能够有效地描述数据及存储信息。随着元数据的发展，对元数据质量的评估工作也越来越重要。本文的主要目的是研究和探讨元数据质量评估的各种方法和模型。

首先，讨论了元数据质量评估的相关背景知识，以及关于数据质量评估相关概念的定义。然后，研究了系统地评估元数据质量的方法，包括评估查询构造（数据项，元数据、主题和元数据模型），评估方法和模型。元数据质量评估模型包括基于参数的模型，基于分类的模型，基于规则的模型，基于模糊的模型以及基于模式的模型等。元数据质量评估过程涉及多个环节，包括评估内容、评估过程和评估力度。

接下来，本文分析了元数据质量评估的一些实际问题，包括元数据的基础设施落后、难以获得质量有效的数据等。此外，分析了元数据质量评估方法和模型的优缺点，从而指出元数据质量评估模型在实际应用中存在的一些问题，包括质量评估时间长、模型设计不合理等。

最后，本文提出了元数据质量评估方法和模型的一些建议，包括建立正确的元数据信息收集体系、落实多样化的质量和元数据评估框架以及实施元数据流动及连接的有效性评估等。以上的方法和模型及建议，都能够有效地帮助提高元数据质量。

综上所述，本文研究了元数据质量评估的方法和模型，分析了元数据质量评估中存在的问题，提出了相关的改进建议，这些方法和模型将有助于提高元数据的有效性和及时性，为元数据的管理和利用打 - 1 - 下坚实的基础。

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