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復雜數據質量控制技術 版權信息
- ISBN：9787302623342
- 條形碼：9787302623342 ; 978-7-302-62334-2
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
復雜數據質量控制技術 本書特色
本書內容豐富，詳細介紹了數據資源建設與利用，以及*新的信息技術。
復雜數據質量控制技術 內容簡介
復雜性是大數據區別于小數據的本質特性，也是當前大數據質量控制與數據治理面臨的核心挑戰。本書圍繞大數據的復雜性開展研究，旨在探索當前數據資源建設與利用過程中面臨的挑戰和技術難題，促進數據價值的充分釋放。 全書分為6部分，共24章。第1部分概述(第1、2章)，綜述所研究數據控制技術的基本概念和任務定位，以及國內外的研究進展； 第2部分實體分辨技術(第3~13章)，研究了高維數據實體分辨、名稱分辨、XML數據實體分辨和跨模態數據實體分辨等； 第3部分真值發現技術(第14~18章)，研究了單真值發現、多真值發現、文本數據真值發現，以及基于多蟻群優化和基于深度神經網絡的真值發現等； 第4部分基于數據依賴的數據質量控制技術(第19~21章)，研究了數據錄入輔助預測與推理方法、不一致數據檢測與修復方法，以及有限先驗知識下的全局數據質量評估； 第5部分系統與平臺(第22、23章)，介紹了數據質量控制系統，以及數據治理平臺的設計與實現； 第6部分結束語(第24章)，歸納總結了當前面臨的風險和挑戰。 本書務實求新，系統性強，易讀性和可操作性好，既可作為數據質量控制與數據治理領域的進階用書，又可作為數據資源建設與利用、信息技術等相關學科領域的教學參考或工程實踐指導用書。
復雜數據質量控制技術 目錄
第1部分 概述
第1章 緒論
第2章 國內外研究進展
第2部分 實體分辨技術
第3章 高維數據特征選擇的多目標蚊群算法
第4章 高維數據體特征選擇穩定性研究
第5章 高維數據實體分辨多分類器方法
第6章 高維不平衡數據實體分辨集成學習方法
第7章 基于增強相似度數據 空間轉換的機構別名挖掘
第8章 基于多重集增強相似度數據空間轉換的機構別名挖掘
第9章 基于合作作者和隸屬機構信息的姓名消岐
第10章 面向XML數據實體分辨的樹相似度
第11章 基于語義空間結構的多模態數據表征
第12章 基于語義結構一致性的跨模態相似度度量
第13章 考慮“相似性漂移”的多模態匹配
第3部分 真值發現技術
第14章 基于數據源質量屬性評估的單真值發現
第15章 基于多蚊群同步優化的多真值發現
第16章 基于深度神經網絡嵌入的結構化數據真值發現
第17章 基于蚊群優化的文本數據真值發現
第18章 基于圖卷積神經網絡的文本數據真值發現
第4部分 基于數據依賴的數據質量控制技術
第19章 數據錄入輔助預測與推理方法研究
第20章 不一致數據演策與修復方法研究
第21章 有限先驗知識下的全局數據質量評估
第5部分 系統與平臺
第22章 數據質量控制系統
第23章 數據治理平臺
第6部分 結束語
第24章 被忽視的挑戰和風險
附錄 項目資助
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