譯者序
前言
作者簡介
第0章 引言
0.1 大數據的定義
0.2 大數據VS小數據
0.3 大數據在哪裡
0.4 大數據*常見的目的是產生小數據
O.5 機會
0.6 大數據成為信息宇宙的中心
第1章 為非結構化數據提供結構
1.1 背景
1.2 機器翻譯
1.3 自動編碼
1.4 索引
1.5 術語提取
第2章 標識、去標識和重標識
2.1 背景
2.2 標識符繫統的特征
2.3 注冊**對像標識符
2.4 糟糕的標識方法
2.5 在標識符中嵌入信息：不**
2.6 單向哈希函數
2.7 案例：醫院登記
2.8 去標識化
2.9 數據清洗
2.1 0 重標識
2.1 1 經驗教訓
第3章 本體論和語義學
3.1 背景
3.2 分類：*簡單的本體
3.3 本體：有多個父類的類
3.4 分類模型選擇
3.5 資源描述框架模式簡介
3.6 本體開發的常見陷阱
第4章 內省
4.1 背景
4.2 自我認知
4.3 可擴展標記語言
4.4 meaning簡介
4.5 命名空間與有意義的聲明集合體
4.6 資源描述框架三元組
4.7 映射
……
第5章 數據集成和軟件互操作性
第6章 不變性和**性
第7章 測量
第8章 簡單有效的大數據技術
第9章 分析
**0章 大數據分析中的特殊注意事項
**1章 逐步走進大數據分析.
**2章 失敗
**3章 合法性.
**4章 社會問題.
**5章 未來
術語表
參考文獻
索引