基本信息

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文档摘要

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多源异构数据学习：挑战、方法与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的迅猛发展，我们已然步入大数据时代。在这个时代，数据呈现出爆发式增长态势，数据来源极为广泛，数据格式与结构也愈发复杂多样，多源异构数据大量涌现。多源异构数据，指的是来自不同源头、具备不同结构和格式的数据，其类型丰富多样，涵盖文本、图像、音频、视频、传感器数据等，数据源包括但不限于不同的应用程序、系统、设备或组织。在医疗领域，病人的信息不仅有结构化的病历数据，如年龄、性别、诊断结果等，还包含非结构化的医学影像数据，像X光片、CT图像等，以及半结构化的基因测序数据等，这些数据来源不同，格式和结构差异