半结构化数据

1、半结构化数据定义

结构化数据：传统数据库中定义的数据，商业的交易数据等都是拥有固定的数据结构。

非结构化数据：另一个极端，对于图片、声音和生文本(指未经计算机处理的预料)，这些数据完全没有固定结构，故被称为非结构化数据。

半结构化数据（semi-structured data）：处于两个极端之间，结构隐含在数据中的，或者模式繁多且经常变化以至于会忽略的数据称为半结构化数据。

政府开放数据各个源数据模式不确定，多属于半结构化数据范畴。

2、半结构化数据特征

（1）数据结构自描述性。结构与数据相交融，在研究和应用中不需要区分“元数据”和“一般数据”（两者合二为一）。

（2）数据结构描述的复杂性。结构难以纳入现有的各种描述框架，实际应用中不易进行清晰的理解与把握。

（3）数据结构描述的动态性。数据变化通常会导致结构模式变化，整体上具有动态的结构模式。

3、半结构化数据模型

结构化数据模型：E-R模型、关系模型和对象模型

半结构化数据模型：

• OEM(ObjectexchangeModel)，对象交换模型


• OIM(ObjectIntegrationModel)，对象融合模型【找不到！】
  
  ​ + IntegratedObjectModel(IOM)，集成对象模型【好像不是一个东西】
  
  ​ + https://support.sas.com/rnd/itech/doc/dist-obj/iom.html​


• MFRO(MinimalFullRepresentationObjects)，最小完整表示对象【找不到？】

在数据库方法中，半结构化数据的表示一般用OEM(Object Exchange Model)[4]模型．也可用OIM(Object Integration Model)模型[4，5，6]，

用MFRO(Minimal Full Representation Objects）[7，8]方法实现其模式抽取。OIM是OEM的一种变形数据模型。数据库方法的应用集中在模式发现、多层数据库的建立或数据向导（Data Guides)的建立以及web查询系统。

作者：西伯尔




出处：http://www.cnblogs.com/sybil-hxl/


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