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科研大数据质量管控模型仿真研究

         
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[目的 /意义]大数据时代科研数据激增,与此同时劣质科研数据的传播给中国与世界的科研工作带来巨大的挑战,如何合理有效地管控劣质科研数据是科研工作所面临的难题.[方法/过程]面向科研大数据质量管控的紧迫需求,结合博弈论模型、改进病毒传播SIR模型构建科研大数据质量管控模型(CM-SRBD),并对科研大数据各阶段管控措施效果进行仿真模拟.[结果/结论]研究表明,科研大数据质量管控是一个以控制劣质科研大数据在数据生态链中传播、提升科研大数据质量为目标,以"源头博弈阶段(G)—传播阻隔阶段(D)—修复淘汰阶段(E)"(GDE)为一体化管控阶段,以建立产出质量控制机制、设立数据隔离空间单元、引入劣质状态优选机制为管控策略体系,进而对具有"致命性、隐藏性、专业性、潜伏性"的劣质科研大数据实现有效管控,以减少易劣质科研大数据、快速发掘暗劣质科研大数据、有效优化数据修复流程,从而维护科研大数据生态平衡的动态过程.

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