پایگاههای اطلاعات علمی و موتورهای جستوجو از ابزارهای اصلی کار پژوهشگران است. برای بازیابی دقیق و صحیح اطلاعات از این پایگاهها نیاز است که اطلاعات با کیفیت مناسب و با کمترین خطا ذخیره شود. کنترل دستی اطلاعات زمانبر و پُرهزینه است. در این مقاله، روشهای دادهکاوی برای کنترل کیفیت پایگاه اطلاعات پژوهشی معرفی میشود. برای این منظور، ابتدا باید اطلاعاتی از خطاهای مرسوم را در کنار سایر اطلاعات هر رکورد جمعآوری کرد. سپس، با استفاده از روشهای دادهکاوی الگوهای پنهان و روابط بین خطاها را کشف کرد و بر این اساس، راههای بهبود کیفیت داده را ارائه داد. در این مقاله پایگاه اطلاعات علمی ایران (گنج)، به عنوان مطالعه موردی در نظر گرفته شد. 59 کد خطا توسط خبرگان تعریف شد. سپس، اطلاعات فراداده هر رکورد مثل نام دانشگاه، نام رشته، گرایش و حوزه تخصصی مدرک به همراه کدهای خطای آن در یک مجموعه داده ذخیره شد. این مجموعه داده شامل 41021 رکورد در حوزههای مختلف است. با استفاده از روشهای آماری و قوانین انجمنی رابطه بین خطاها و الگوی تکرار آنها درهر حوزه بررسی شد. نتایج نشان داد که به طور میانگین با در نظر گرفتن 25 درصد از خطاها در هر حوزه، میتوان تا 80 درصد از خطاهای همه رکوردهای یک حوزه را کاهش داد. این خطاها شامل خطاهای پرتکرار در هر حوزه و همچنین خطاهایی است که با آنها رابطه قوی دارند. با استفاده از روش خوشهبندی k-means رکوردها خوشهبندی شدند. نتایج نشان داد که اگرچه شباهتهایی بین رکوردها از حوزههای مختلف وجود دارد، اما رابطه معناداری بین حوزه رکوردها و الگوی تکرار خطاها وجود ندارد.
فخرزاده، آزاده، محمدجواد ارشادی، و محمدمهدی ارشادی. 1402. کاربست قوانین انجمنی و خوشهبندی در کنترل کیفیت دادههای پژوهشی؛ مورد مطالعه: پایگاه اطلاعات علمی ایران (گنج). پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات 38 (3): 881-900.
