weixin_51547366的博客

摘要 最近的科学进步、快速的技术进步、制造成本的大幅降低，以及对有效决策支持系统的巨大需求，推动了数据驱动的创新。这导致人们努力收集大量异构和多源数据，然而，并非所有数据都具有相同的质量或信息量。以前捕获和量化数据效用的方法包括信息价值（VoI）、信息质量（QoI）和互信息（MI）。本手册引入了一种新的度量方法，用于量化大量越来越复杂的数据是否会增强、降低或改变它们在特定任务中的信息内容和效用。我们提出了一种新的信息论度量，称为数据价值度量（DVM），它量化了大型异构数据集的有用信息内容（能量）。DVM公