交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。
被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山
在 NumPy 中，结构化数组允许我们创建具有复杂数据类型的数组，类似于表格或数据库中的行。这对于处理异质数据集非常有用。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的结构化数组，并通过实例演示如何创建、访问和操作结构化数组。
结构化数据工具，协助产生结构化数据标记辅助的工具，我们已经知道选择那种结构化数据标记，现在将介绍几种结构化数据工具，帮助创建和测试结构化数据标记。
本博客主要是基于文本的非结构化数据概述。我知道，这听起来不是一个很性感的话题，但在你按下浏览器标签上的 x 按钮之前，先听我们说完。
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。
本文介绍了非结构化数据分析的10个步骤，包括确定数据源、管理非结构化数据搜索工具、消除无用数据、存储数据准备、保存所有数据直到被存储、检索有用的信息、本体评估、记录统计、分析数据和创建统计信息。这些步骤可以帮助小型企业更好地管理非结构化数据，以便为其业务提供更好的数据支持。
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、....；每类数
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
在处理非结构化数据的问题上，人工智能和深度学习方法一直都表现出众且广为人知，无论是在自然语言处理、知识库自动构建，还是图像视频的识别和生成应用中，都有很多成熟案例。
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
作者 | Kimberly Powell 翻译 | Nora 注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。 如今，
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取
结构化数据工具是百度引入优质结构化数据的入口，现在互联网中的资源类型越来越多，内容越来越丰富，为了给用户展示更丰富的搜索结果，同时给予网站内容更合适的展现，提高搜索结果的点击率，百度站长推出了结构化数据工具，同时为了方便 WordPress 博客用户使用，百度站长也推出了相应的 WordPress 结构化数据插件。
智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录，更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件
ES除了拥有索引上的优势，最重要的还是数据的结构，这都是ES为什么效率高，会使用它的原因。
而本文着重提及的结构化数据则是指数据点之间具有清晰的、可定义的关系，并包含一个预定义的模型的数据（如图 1 所示）。看起来结构化数据应该更容易处理，而基于机器学习的特性（特征提取），大家更多的注意力集中在了对文本这类非结构化数据的处理，好像对于结构化数据的处理过去都不怎么热门。但是随着机器学习的发展，过去传统的结构化数据分析方法已经不能满足我们的需求了，而且这些结构化数据其实都是质量很高的数据，如何在神经网络中利用这些数据也是很重要的任务。
结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
大数据中，结构化数据只占 15%左右，其余的 85%都是非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面，也许有 90%的数据来自开源数据，其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面
当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨
结构化数据标记是嵌入到HTML中的一种编码形式，以便搜索引擎解读网页上的资料。一旦搜索引擎清楚地解读你的网页资料，就能在搜索结果页中以全新面貌呈现你的网页资料，并吸引更多目光。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
在现在互联网如日中天的时代，即使你不是互联网行业的人，你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面，为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们，我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
结构化方法是一种传统的软件开发方法，它是由结构化分析、结构化设计和结构化程序设计三部分有机组合而成的。结构化设计方法是以自顶向下，逐步求精，模块化为基点，以模块化，抽象，逐层分解求精，信息隐蔽化局部化和保持模块独立为准则的设计软件的数据架构和模块架构的方法学。它的要点是是把一个复杂问题的求解过程分阶段进行，而且这种分解是自顶向下，逐层分解，使得每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内。
我们先来了解下数据化结构与非数据化结构 一、数据化结构 数据化结构，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批、其他核心数
在处理非结构化数据时，倒排索引具有显著的优势。非结构化数据，如文本文件、社交媒体帖子、电子邮件等，通常包含大量的文本信息，难以直接进行高效查询。倒排索引通过为文本数据中的每个词条建立索引，提供了一种快速、准确的查询机制。下面将详细描述倒排索引在处理非结构化数据时的优势，并提供Elasticsearch（ES）的源码片段来进一步说明。
在全球信息产业高速发展的背景下，IDC预测，2018 到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB， 复合增长率27%，其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年，伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展，非结构化数据的价值得到了巨大的发挥。如：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，已在各行业得到广泛应用，并不断的提炼数据中的价值。
欧几里德空间(Euclidean Space)，简称为欧氏空间(也可以称为平直空间)，在数学中是对欧几里德所研究的2维和3维空间的一般化。这个一般化把欧几里德对于距离、以及相关的概念长度和角度，转换成任意数维的坐标系。如下图所示。
对结构化数据的搜索：也就是我们平时用的最多的，对数据库的SQL搜索，名称、状态、创建时间等
结构化搜索（Structured Search）是指对结构化数据的搜索，那么我们接下来就看看如何做结构化搜索。在ES中对结构化数据进行匹配，主要使用term查询。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构，因为其独特的计算能力，而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言，图像，视频等)上取得了不错的成绩，但是在对非欧几里得空间数据(eg：社交网络、信息网络等)进行处理上却存在一定的局限性。针对该问题，研究者们引入了图论中抽象意义上的图(Graph)来表示非欧几里得结构化数据。并利用图卷积网络对来图(Graph)数据进行处理，以深入发掘其特征和规律。本文首先分别介绍了欧几里得结构化数据和非欧几里得结构化数据特点；然后，针对非欧几里得结构化数据的表示问题，引入了图论中抽象意义上的图(Graph)概念，并对图(Graph)中一些表示形式进行介绍；最后，通过一个简单的例子，对图(Graph)数据的应用进行介绍，以帮助读者加深对图(Graph)的理解。
需求分析是软件工程中的一个关键过程，也是一个复杂的过程。需求的管理与各个应用的特征密切相关，同时还涉及非功能性需求及其与功能性需求的错综复杂的关系。需求需要方方面面的人员参与，业务部门是需求的发出者，需求分析人员是需求的接受者，开发人员是需求的执行者，只有三方人员对需求的理解达成一致才能开发出成功的软件产品。但这三种人员由于背景知识不同、擅长的领域不同，通常不能完整、正确地了解对方领域的知识，再加上沟通的不充分，最终导致需求理解存在偏差。 举个简单的交易前检查的例子： V1.0：必须是登录的用户才可以进行交
C++17 引入了结构化绑定（Structured Binding）这一强大的特性，它提供了一种简洁的语法，用于从容器、元组、数组等数据结构中解包并绑定其元素到多个变量中。结构化绑定不仅可以提高代码的可读性和简洁性，还能使代码更加灵活和易于维护。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
日志是可观察性的一个基本方面，也是调试的一个关键工具。但是Kubernetes日志传统上是非结构化字符串，这使得任何自动解析都很困难，任何下游处理、分析或查询都很难可靠地完成。
近年来，数据成为核心生产要素之后，人们总是期待充分释放数据生产力。但知易行难，如何释放数据生产力，大部分企业却莫衷一是、无所适从。
1、Elasticsearch Service简称为ES是Java语言开发，并且是当前互联网上最流行的开源的搜索引擎，
需求变更过程：识别出问题需求->问题分析与变更描述->变更分析与成本计算->变更实现->修改后的需求
伴随着大数据技术的兴起，半结构化数据得到了迅猛发展，时至今日仍趋势不减。半结构化数据被视为一种特殊的结构化数据，其拥有语义元素，是一种自描述结构。常见的半结构数据格式有，XML、Json等。据IDC预测，2025年，结构化数据规模将达35ZB，约占数据总量的20%。虽无准确数据表明半结构化数据在结构化数据中的占比。但通过我们对日常生产、生活中遇到的各类数据格式推断，半结构化数据占有结构化数据的半壁江山不算为过。比如，我们生活中最常遇到的HTML数据等就是一种特殊的XML结构。伴随着半结构化数据的广泛应用，面向半结构化数据的分析处理需求也不断提升。
对于SEO ，咱们这些业余人士只能是从技术的角度来驾驭。网站经营的前期需要做好搜索引擎优化，对于WordPress 网站，其实最好的方式是在WordPress 主题上下功夫，如果一款主题对搜索引擎友好，那么对于专注于写文章的博主来说已经够放心的了。下面介绍的结构化数据/丰富文本摘要准确上来说并不属于SEO 的范畴，但是在某种程度上，其起到的作用堪比SEO 的效果。 结构化数据/丰富文本摘要通俗解释 在介绍结构化数据/丰富文本摘要，先给点通俗的讲解，如图，你在谷歌中搜索的时候，可能会接触过以下“特殊”的搜索结
本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
结构化绑定允许用一个对象的元素或成员同时实例化多个实体。文字说明可能显得苍白无力。下面用代码的方式来说明：
2022 年 9 月 24-25 日，首届非结构化数据峰会（2022 Unstructured Data Summit）在线上举行。本次峰会由 Zilliz 主办，主题为「矩阵革命，向量连接世界」，峰会设置了一系列 Keynote 和分论坛演讲，围绕人工智能在非结构化搜索领域的顶尖技术、热门话题、前沿观察展开分享和探讨，共同探索行业发展的新风向。 对于主办方 Zilliz，如果近期有关注科技圈投融资动态的话，应该对它不陌生。不久前，向量数据库公司 Zilliz 宣布完成 6000 万美元的新一笔融资，通过这
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