28、信息质量建模、度量与监控及概念模型功能评估

信息质量建模、度量与监控及概念模型功能评估

1. 信息质量相关概念与案例分析

在信息质量的研究中，存在不同的不一致容忍方法。例如，有方法 (M_ν) 并非基于案例的不一致容忍方法，但 (M_ν(D, IC, U) = vio) 成立，且总体而言，(M_ν) 对于基于案例的不一致容忍是合理的。

通过示例 8 可以看到，存在一种方法，它对于基于度量的不一致容忍是合理且完备的，但对于基于案例的不一致容忍并不完备。示例 8 设定如下：
设 (D = {p(x)←q(x), p(x)←r(x), q(a)})，(IC = {←p(x)})，(U = {insert r(a)})，(\delta) 是通过计算违反案例的不同推导路径数量定义的度量。基于 (\delta) 的方法 (M_δ) 诊断出由 (U) 导致的不一致性增加，所以 (M_δ(D, IC, U) = vio)。根据定理 2，(M_δ) 对于基于度量的不一致容忍是合理且完备的，但对于基于案例的不一致容忍并不完备。实际上，对于每个对于基于案例的不一致容忍完备的方法 (M)，由于 (VioCas(D, IC) = VioCas(DU, IC) = {←p(a)})，所以 (M(D,IC,U) = sat)。

在信息质量的处理上，我们可以通过完整性约束来对存储数据的质量进行建模，并通过评估违反约束的实例集来衡量数据质量的缺失。这种测量还可用于监控和控制不可避免的质量损害的增加。

2. 概念模型功能评估的重要性

信息系统的设计旨在满足用户的需求，用户期望系统能正确提供所有所需功能。而最终系统的质量在很大程度上取决于概念模型（CM）的质量。概念模型作为分析阶段的产物，是后续设计和实现的