Integrity Constraints on Rich Data Types
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa dura
- Usado
Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
Vendedor de IberLibro desde 30 de septiembre de 2021
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Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book examines the recent trend of extending data dependencies to adapt to rich data types in order to address variety and veracity issues in big data. Readers will be guided through the full range of rich data types where data dependencies have been successfully applied, including categorical data with equality relationships, heterogeneous data with similarity relationships, numerical data with order relationships, sequential data with timestamps, and graph data with complicated structures. The text will also discuss interesting constraints on ordering or similarity relationships contained in novel classes of data dependencies in addition to those in equality relationships, e.g., considered in functional dependencies (FDs). In addition to exploring the concepts of these data dependency notations, the book investigates the extension relationships between data dependencies, such as conditional functional dependencies (CFDs) that extend conventional functional dependencies (FDs). This forms in the book a family tree of extensions, mostly rooted in FDs, that help illuminate the expressive power of various data dependencies. Moreover, the book points to work on the discovery of dependencies from data, since data dependencies are often unlikely to be manually specified in a traditional way, given the huge volume and high variety in big data. It further outlines the applications of the extended data dependencies, in particular in data quality practice. Altogether, this book provides a comprehensive guide for readers to select proper data dependencies for their applications that have sufficient expressive power and reasonable discovery cost. Finally, the book concludes with several directions of future studies on emerging data.…
N° de ref. del artículo 41586026/1
- Título
- Integrity Constraints on Rich Data Types
- Autor
- Song, Shaoxu
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Hervorragend
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031271769
- ISBN 13
- 9783031271762
- Catálogos de vendedores
- Bücher
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Acerca del autor
Lei Chen is a Chaired Professor in the Department of Computer Science and Engineering at the Hong Kong University of Science and Technology and the Director of the HKUST Big Data Institute. He received the SIGMOD Test-of-Time Award in 2015 and served as the Program Committee Co-Chair of VLDB 2019 and ICDE 2023. He is currently the Editor-in-Chief of the VLDB Journal, and the Editor-in-Chief of IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE). He is an IEEE Fellow and ACM Distinguished Scientist.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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