学术论文联合比对库的数据质量控制是保证研究成果准确性和可信度的关键步骤。常用方法包括：1.数据清洗：删除重复、不完整或错误的数据，确保数据完整性和准确性。2.数据标准化：统一数据格式、单位和命名规范，提高数据一致性。3.异常值处理：识别和处理异常数据，减少对分析结果的影响。4.数据验证：通过比对、验证等方式确认数据的正确性和可靠性。5.定期维护：定期检查和更新数据，保持数据质量持续稳定。

除了以上方法，学术论文联合比对库的数据质量控制还可以采用数据质量评估模型，如SixSigma等，从数据收集、处理、分析到报告等全过程进行质量管理，确保每个环节的数据质量。另外，建立专门的数据管理团队或委员会，制定详细的数据管理流程和标准，加强对数据质量的监控和管理，也是保障数据质量的有效手段。