研究目的
介绍一种数据评估的新方案，以说明如何确保社交媒体数据的质量和可信度，从而为公司业务决策提供依据。
研究成果
该论文得出结论：所提出的解决方案通过为用户提供实时、经过验证的数据，从而改进了商业决策。该方案具有可扩展性，能够添加新的数据源和数据集以供数据提取，同时也能引入新的指标和算法来进行数据评估。
研究不足
实施过程中存在一些限制，例如目前仅执行了一项质量政策，案例示例中的数据为该案例公司的保密数据，且用户界面中为元数据搜索指定了时效性和关键词。
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 利用非线性纳米粒子产生表面等离极化激元对量子态
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 利用非线性纳米粒子产生表面等离极化激元对量子态
DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8872429
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
随着企业发现这些数据的潜力及其商业价值，在线免费数据的利用率正迅速提升。其中，社交媒体数据因其经过妥善处理后能助力企业决策时洞察客户需求而备受关注。然而这类非结构化、不确定性的大数据特性带来了新挑战：如何在大数架构中评估数据质量并管理数据价值？本文通过提出一种新架构方案来解决这一难题，该方案可在大数据流程的每个处理阶段评估和管理社交媒体数据质量。所提方案通过为用户提供实时验证数据来提升商业决策水平，并通过工业案例验证有效性——该案例从社交媒体数据提取客户洞察，用以评估客户对产品质量的满意度。
作者：
ANNE IMMONEN，PEKKA P??KK?NEN，EILA OVASKA
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