復雜數據質量控制技術

　　復雜性是大數據區(qū)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(zhàn)。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(zhàn)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(tài)數據實體分辨等； 第3部分真值發(fā)現技術（第14~18章），研究了單真值發(fā)現、多真值發(fā)現、文本數據真值發(fā)現，以及基于多蟻群優(yōu)化和基于深度神經網絡的真值發(fā)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(tǒng)與平臺（第22、23章），介紹了數據質量控制系統(tǒng)，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(zhàn)。本書務實求新，系統(tǒng)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。

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