多源数据融合下的数据冗余识别与治理方法研究

摘要：在多源数据融合背景下，冗余数据会影响信息一致性与处理效率，亟需建立精细化的识别与治理机制。文章分析了多源异构数据融合过程中常见的冗余类型及其特征，研究了融合特征提取、重复样式识别等关键识别策略，提出了字段冲突定位、语义嵌套解构与冗余清理的协同机制，旨在构建一套可适配多源结构、覆盖数据全生命周期的数据冗余识别与治理方法体系，提升融合数据治理流程的完整性与精准性，为复杂数据环境下的数据质量优化提供策略支撑。