【摘 要】
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数据质量是信息系统建设和应用的一个主要因素。不准确、不完全、低效能或不确定的数据会大大降低系统的可用性与安全性。本文给出了基于Vague集的数据融合模型及算法步骤，对决策层、准则层、元素层三级指标进行计算，结果为与完全确定(理想)目标的加权距离，并对计算结果进行了综合分析，通过加权距离越小离最优值越近的原则，得出信息系统数据质量的优劣比较，最后通过实例证明其方法的有效性。
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院，河南 郑州 450002 烟台职业学院，山东 烟台 264670
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数据质量是信息系统建设和应用的一个主要因素。不准确、不完全、低效能或不确定的数据会大大降低系统的可用性与安全性。本文给出了基于Vague集的数据融合模型及算法步骤，对决策层、准则层、元素层三级指标进行计算，结果为与完全确定(理想)目标的加权距离，并对计算结果进行了综合分析，通过加权距离越小离最优值越近的原则，得出信息系统数据质量的优劣比较，最后通过实例证明其方法的有效性。
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