大數據集成

叢書前言
譯者序
前言
第1章 大數據集成的挑戰(zhàn)和機遇1
1.1 傳統(tǒng)數據集成2
1.1.1 航班示例：數據源2
1.1.2 航班示例：數據集成7
1.1.3 數據集成：體系結構和三個主要步驟10
1.2 大數據集成：挑戰(zhàn)12
1.2.1 “V”維度13
1.2.2 案例研究：深網數據量15
1.2.3 案例研究：抽取的領域數據18
1.2.4 案例研究：深網數據的質量22
1.2.5 案例研究：淺網結構化數據25
1.2.6 案例研究：抽取的知識三元組28
1.3 大數據集成：機遇30
1.3.1 數據冗余性31
1.3.2 長數據32
1.3.3 大數據平臺33
1.4 章節(jié)安排33
第2章 模式對齊34
2.1 傳統(tǒng)模式對齊：快速導覽35
2.1.1 中間模式35
2.1.2 屬性匹配36
2.1.3 模式映射37
2.1.4 查詢問答38
2.2 應對多樣性和高速性的挑戰(zhàn)39
2.2.1 概率模式對齊39
2.2.2 按需集成用戶反饋52
2.3 應對多樣性和海量性的挑戰(zhàn)54
2.3.1 集成深網數據55
2.3.2 集成Web表格59
第3章 記錄鏈接68
3.1 傳統(tǒng)記錄鏈接：快速導覽69
3.1.1 兩兩匹配71
3.1.2 聚類72
3.1.3 分塊74
3.2 應對海量性挑戰(zhàn)76
3.2.1 使用MapReduce并行分塊77
3.2.2 meta-blocking：修剪兩兩匹配83
3.3 應對高速性挑戰(zhàn)88
3.4 應對多樣性挑戰(zhàn)95
3.5 應對真實性挑戰(zhàn)100
3.5.1 時態(tài)記錄鏈接100
3.5.2 具有唯一性約束的記錄鏈接107
第4章 大數據集成：數據融合113
4.1 傳統(tǒng)數據融合：快速導覽114
4.2 應對真實性挑戰(zhàn)116
4.2.1 數據源的準確度117
4.2.2 值為真的概率118
4.2.3 數據源之間的復制關系121
4.2.4 端到端的解決方案128
4.2.5 擴展性和適應性131
4.3 應對海量性挑戰(zhàn)134
4.3.1 基于MapReduce框架做離線融合135
4.3.2 在線數據融合136
4.4 應對高速性挑戰(zhàn)142
4.5 應對多樣性挑戰(zhàn)146
第5章 大數據集成：出現的新問題149
5.1 眾包的角色149
5.1.1 利用傳遞關系150
5.1.2 眾包端到端的工作流155
5.1.3 未來的工作158
5.2 數據源選擇158
5.2.1 靜態(tài)數據源160
5.2.2 動態(tài)數據源162
5.2.3 未來的工作166
5.3 數據源分析166
5.3.1 Bellman系統(tǒng)167
5.3.2 概述數據源170
5.3.3 未來的工作174
第6章 結論175
參考文獻177
索引184