With the rapid increase of published open datasets, it is crucial to support the open data progress in smart cities while considering the open data quality. In the Czech Republic, and its National Open Data Catalogue (NODC), the open datasets are usually evaluated based on their metadata only, while leaving the content and the adherence to the recommended data structure to the sole responsibility of the data providers. The interoperability of open datasets remains unknown. This paper therefore aims to propose a novel content-aware quality evaluation framework that assesses the quality of open datasets based on five data quality dimensions. With the proposed framework, we provide a fundamental view on the interoperability-oriented data quality of Czech open datasets, which are published in NODC. Our evaluations find that domain-specific open data quality assessments are able to detect data quality issues beyond traditional heuristics used for determining Czech open data quality, increase their interoperability, and thus increase their potential to bring value for the society. The findings of this research are beneficial not only for the case of the Czech Republic, but also can be applied in other countries that intend to enhance their open data quality evaluation processes.


翻译:在捷克共和国及其国家开放数据目录(NODC)中,开放数据集通常仅根据其元数据进行评估,而将内容和对建议的数据结构的遵守情况留给数据提供者单独负责。开放数据集的互操作性仍然不为人所知。因此,本文件旨在提出一个新的内容认知质量评价框架,根据五个数据质量层面评估开放数据集的质量。根据拟议框架,我们对捷克开放数据集的互操作性数据质量提供了基本看法,这些数据集公布在NODC中。我们的评价发现,特定领域开放数据质量评估能够发现数据质量问题,超越用于确定捷克开放数据质量的传统超常性,提高互操作性,从而增加其为社会带来价值的潜力。这一研究结果不仅对捷克共和国有利,而且可以应用于打算加强其公开数据质量评价进程的其他国家。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月23日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员