• 数据与信息质量:维度、原则和技术9787118125399
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数据与信息质量:维度、原则和技术9787118125399

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广东广州
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作者卡洛·巴蒂尼

出版社国防工业出版社

ISBN9787118125399

出版时间2021-04

装帧平装

开本16开

定价158元

货号11727220

上书时间2024-09-19

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商品描述
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

2.4.2Web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

3.1引言

3.2从数据质量维度到信息质量维度·

3.3地图的信息质量

3.3.1地图的概念结构与质量维度

3.3.2地图的抽象层次与质量

3.4半结构化文本的信息质量·

3.4.1准确性类簇

3.4.2可读性类簇

3.4.3一致性类簇

3.4.4文本理解领域研究的其他问题

3.4.5可访问性类簇

3.4.6行政文书的文本质量

3.5法律文本的信息质量

3.5.1准确性类簇

3.5.2冗余性类簇

3.5.3可读性类簇

3.5.4可访问性类簇

3.5.5一致性类簇

3.5.6全局质量指数

3.6本章小结

第4章链接开放数据的数据质量问题

4.1引言

4.2语义Web标准和链接数据

4.2.1Web与链接数据基础

4.2.2语义Web标准

4.2.3链接数据

4.3链接开放数据的质量维度

4.3.1准确性类簇

4.3.2完备性类簇

4.3.3冗余性类簇

4.3.4可读性类簇

4.3.5可访问性类簇

4.3.6一致性类簇

4.4维度之间的关系

4.5本章小结

第5章图像的质量

5.1引言

5.2图像质量模型和维度·

5.3图像质量评价方法

5.3.1主观方法

5.3.2客观方法

5.4质量评价和图像生产流程

5.5高质量图像档案的质量评价

5.6视频质量评价

5.7本章小结

第6章信息质量模型

6.1引言

6.2结构化数据模型扩展

……

第13章医疗领域的信息质量

13.1引言

13.2定义和范围·

13.3医疗的内在挑战

13.3.1多重用途、用户和应用

13.4健康信息质量维度、方法和行动

13.5医疗领域中信息质量的重要性

13.5.1健康信息质量及其对医疗的影响

13.6本章小结

第14章 Web 数据质量和大数据质量:开放问题

14.1引言

14.2 Web数据质量的重要范例:可信赖性和溯源

14.2.1可信赖性

14.2.2 溯源

14.3Web对象识别.

14.3.1对象识别与时间易变性

14.3.2对象识别与质量

14.4大数据质量:大数据源分类·

14.5传感器数据中特定于数据源的质量问题·

14.5.1传感器和传感器网络中的信息质量

14.5.2传感器和传感器网络中的数据清洗技术·

14.6领域相关质量问题:官方统计·

14.6.1官方统计中的大数据质量

14.6.2案例研究

14.7本章小结

参考文献

索引




内容摘要
本书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,本书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,本书对非常实用的解决方案也进行了详细介绍,包括方法论、有效技术的基准测试、案例研究以及示例。 本书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。

精彩内容
本书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,本书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,本书对非常实用的解决方案也进行了详细介绍,包括方法论、有效技术的基准测试、案例研究以及示例。 本书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。

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