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书名 数据与信息质量
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作者 (意)卡洛·巴蒂尼//莫妮卡·斯坎纳皮耶科
出版社 国防工业出版社
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简介
内容简介

《数据与信息质量》对数据与信息质量相关的大量研究问题进行了系统介绍和对比研究,对数据库和信息系统中数据与信息质量的研究现状和发展趋势进行了充分、整体、全面的综述。

为此,《数据与信息质量》全面介绍了数据与信息质量研究的大量核心技术,包括记录链接(也称为对象识别)、数据集成、错误定位与修正,并在原创的综合方法框架下对相关技术进行讨论。详细分析了质量维度定义和所采用的模型,突出并讨论了解决方案之间的差异。此外,在将数据与信息质量作为独立研究领域进行系统描述的同时,还涉及源自其他领域的理论框架,如概率论、统计数据分析、数据挖掘、知识表示和机器学习。

同时,《数据与信息质量》对非常实用的解决方案也进行了详细介绍,包括方法论、非常有效技术的基准测试、案例研究以及示例。

《数据与信息质量》主要针对数据库和信息管理领域或者自然科学领域的研究人员,可以为他们探究对实验、流程以及现实生活产生影响的数据与信息提供帮助。相关资料涵盖了所有的基础知识和领域主题,并且包含了硕士和博士研究生课程的内容,而不需要其他辅助教科书。当面对被数据质量问题困扰的系统时,那些需要对领域主题和实践方法进行系统梳理的数据和信息系统的管理人员,也可以从完善的理论体系和具体的实践方法的结合中获得收益。

目录

第1章 信息质量导论

1.1 引言

1.2 信息质量为什么重要

1.2.1 私有行动

1.2.2 公共行动

1.3 信息质量概念简介

1.4 信息质量与信息分类

1.5 信息质量与信息系统类型

1.6 主要研究问题和应用领域

1.6.1 信息质量的研究问题

1.6.2 信息质量的应用领域

1.6.3 信息质量相关的研究领域

1.7 信息质量的标准化工作

1.8 本章小结

第2章 数据质量维度

2.1 引言

2.2 数据和信息质量维度分类框架

2.3 准确性类簇

2.3.1 结构准确性维度

2.3.2 时间相关的准确性维度

2.4 完备性类簇

2.4.1 关系数据的完备性

2.4.2 Web数据的完备性

2.5 可访问性类簇

2.6 一致性类簇

2.6.1 完整性约束

2.6.2 数据编辑规则

2.7 数据质量维度定义方法

2.7.1 理论方法

2.7.2 经验方法

2.7.3 直觉方法

2.7.4 维度定义比较分析

2.7.5 维度之间的权衡

2.8 模式质量维度

2.8.1 准确性类簇

2.8.2 完备性类簇

2.8.3 冗余性类簇

2.8.4 可读性类簇

2.9 本章小结

……

第3章 地图和文本的信息质量维度

第4章 链接开放数据的数据质量问题

第5章 图像的质量

第6章 信息质量模型

第7章 信息质量活动

第8章 对象识别

第9章 对象识别最新进展

第10章 数据集成系统中的数据质量问题

第11章 信息质量的应用

第12章 信息质量评估与改进方法

第13章 医疗领域的信息质量

第14章 Web数据质量和大数据质量:开放问题

参考文献

索引

前言/序言

物联网的发展和移动终端的普及,催生了大数据时代的到来,给整个社会带来了深远的影响,而以Hadoop为代表的技术栈很好地解决了大数据的存储与处理问题,一时间出现了不少大数据分析应用的成功案例。正当人们为进人大数据时代而欢欣鼓舞时,一个现实而紧迫的问题摆在了人们面前,即随着时间的推移和数据的不断累积,大数据的费效比也随之不断增大。其原因是多方面的,但数据质量问题无疑是主要原因之一,即数据的存储和维护成本不断增加,而数据重复、数据不一致等数据质量问题却不断恶化,导致数据无法满足分析应用的需要。尽管数据质量是一个古老的话题,但大数据为其赋予了全新的时代内涵。

传统的数据质量研究关注于结构化数据,然而,随着社交网络、多媒体技术的发展,半结构化、非结构化数据的比重不断提高,仅关注于结构化数据对于当下的现实需求来说是不充分的。《数据与信息质量:维度、原理和技术》一书构建了完整的数据与信息质量知识体系,对数据质量这一研究主题进行了全面的综述,并将数据质量扩展至更广泛的信息质量,将地图、法律文本、图像等非结构化数据作为研究对象,大大拓展了数据与信息质量研究领域的外延,给读者带来了耳目一新之感,相信广大读者一定可以与译者一样从中收获很多启发。

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更新时间:2025/1/31 22:11:41