分布式存储模式下的数据错误检测方法综述

数据错误检测是数据质量保证的重要环节,直接关系到数据全生命周期分析结果的可信度。随着云边端数据中心架构应用领域及范围的逐渐扩大,以及网络节点存储计算能力的提升,数据分布式本地存储日益普遍,传统数据集中式存储模式下的数据错误检测方法难以适应数据分布式存储模式。基于此,开展分布式存储模式下的数据错误检测方法综述,在数据错误检测问题描述与分类基础上,从技术原理、模型方法、主要进展等角度,对基于传统分布式学习的数据错误检测方法、基于联邦学习框架的数据错误检测方法进行总结分析,比较了二者之间的区别及联系,并展望提出领域相关潜在研究机会及关注问题,为开展分布式存储模式下的数据错误检测及相关研究提供借鉴和参考。