复杂数据质量控制技术

　　复杂性是大数据区别于小数据的本质特性，也是当前大数据质量控制与数据治理面临的核心挑战。本书围绕大数据的复杂性开展研究，旨在探索当前数据资源建设与利用过程中面临的挑战和技术难题，促进数据价值的充分释放。全书分为6部分，共24章。第1部分概述（第1、2章），综述所研究数据控制技术的基本概念和任务定位，以及国内外的研究进展； 第2部分实体分辨技术（第3~13章），研究了高维数据实体分辨、名称分辨、XML数据实体分辨和跨模态数据实体分辨等； 第3部分真值发现技术（第14~18章），研究了单真值发现、多真值发现、文本数据真值发现，以及基于多蚁群优化和基于深度神经网络的真值发现等； 第4部分基于数据依赖的数据质量控制技术（第19~21章），研究了数据录入辅助预测与推理方法、不一致数据检测与修复方法，以及有限先验知识下的全局数据质量评估； 第5部分系统与平台（第22、23章），介绍了数据质量控制系统，以及数据治理平台的设计与实现； 第6部分结束语（第24章），归纳总结了当前面临的风险和挑战。本书务实求新，系统性强，易读性和可操作性好，既可作为数据质量控制与数据治理领域的进阶用书，又可作为数据资源建设与利用、信息技术等相关学科领域的教学参考或工程实践指导用书。

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