随着信息技术的不断发展，各种多媒体数据不断涌现，呈现出自主性和交替性的特点，如何更准确，高效地整合和分析数据，成为一个具有挑战性的问题。数据的质量，采用了实时线程和数据适配器相结合的实时线程，有效地监测和刷新替代数据的必要更新。一旦原始数据被更新，实时数据将被加载到数据中心很快。其次，提出了一种数据反向清洗方法，以提高数据质量。它采用数据源树，在数据整合过程中建立了数据融合的过程，在逆向清洗后快速查找原始数据的位置。最后，设计了一种基于贝实验结果表明，集成数据的质量显着高于原始数据的质量。

一种基于反向清洗的异构多媒体数据优化数据集成模型。