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。
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(Object exchange Model)，对象交换模型
OIM(Object Integration Model)，对象融合模型【找不到！】
+ Integrated Object Model(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(Minimal Full Representation Objects)，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。
参考：[1]陈修宽,董祥军,石芙芙.Web数据挖掘综述[J].山东轻工业学院学报(自然科学版),2009,23(03):25-28.
数据模型：
结构化数据：二维表（关系型）
半结构化数据：树、图
非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有数据
半结构化数据：先有数据，再有结构
4、半结构化数据有哪些
数据类型：OWL,XML(SGML),HTML,JSON,RDF
常用的数据交换格式：XML和JSON
XML，扩展标记语言，是标准通用标记语言SGML的子集。起初的设计目标是通用数据标记和呈现文档格式。XML文档的内容的语义部分不证自明蕴于其结构之中。XML设计的基础部分考虑了简单性和用户可读性。W3C指出XML应用于互联网中并且易读易理解。XML在起初是用于远程过程调用（RPC）和对象序列化中。
XML创建了用户定义的文档标记和编码模式。
但是XML没有预先定义标记集，也就是说要么用户自己定义，要么通过其他的模式来自动生成。
//一个XML文档的例子：a person named'John Simth
JSON开始被设计为用户可读且电脑易于解析和使用。JSON是在JavaScript脚本语言中直接支持，因而非常适用于JavaScript应用，且性能明显超过XML，因为后者校额外的类库从文档对象模型DOM中解析对象。与XML相比，JSON在命名空间的支持、输入验证支持和扩展性支持方面有所缺陷，但是解析速度却会超过XML文档百倍。
//一个JSON文档的例子：a person named'John Simth'
{
"6rstname"：John"
"secondname":"Smith"
}
主要有三方面：
（1）在lnternet等对存储数据无严格模式限制的情形下，常见的有HTML、XML(SGML)和JSON文件等；
（2）在电子邮件、电子商务、文献检索和病历处理中，存在着大量结构和内容均不固定的数据；
（3）异构信息源集成情形下，由于信息源上的互操作要存取的信息源范围很广，包括各类数据库、知识库、电子图书和文件系统等。
具体例子
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；
员工的简历：字段不确定。
有的员工的简历很简单，比如只包括教育情况；有的员工的简历却很复杂，比如包括工作情况、婚姻情况、出入境情况、户口迁移情况、党籍情况、技术技能等等。还有可能有一些我们没有预料的信息。通常我们要完整的保存这些信息并不是很容易的，因为我们不会希望系统中的表的结构在系统的运行期间进行变更；
通信信号循环谱：
参考：[1]刘东威.面向JSON半结构化文档的聚类技术研究[D].东南大学,2017.【2.1】