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J-GLOBAL ID：201602236465864901   整理番号：16A0771122

ビッグデータストリーミングのための感性によるソーシャルコンピューティングプラットフォーム:アーキテクチャと応用【Powered by NICT】

Emotion-based social computing platform for streaming big-data: Architecture and application

著者 (3件)： Zhang Leihan (State Key Lab of Software Development Environment, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhao Jichang (School of Economics and Management, Beihang University, Beijing, China) ,  Xu Ke (State Key Lab of Software Development Environment, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSSSM  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウェブ2.0の時代におけるユーザ生成コンテンツの探索は,社会的計算への前例のない挑戦,大量のデータ体積と進化する応用シナリオの環境における実時間解を提供することをもたらす。感情に基づくソーシャルコンピューティングプラットフォームすなわちストリーミングビッグデータのためのESCを提示した。ESCの主な目的は,ソーシャルコンピューティングの基盤としての感情分析を提供し,高性能と低リスクとオフラインビッグデータのストリーミングビッグデータの実時間計算とバッチ計算の両方を可能にすることである。従来のデータ処理技術とは異なり,ESCは計算インフラストラクチャの詳細に悩まされの代わりにビジネスモデルにのみ焦点を当てる開発者のためのスケーラブルでQoS最適化適応プラットフォームとして設計した。添加では,連続流動計算はソーシャルメディアにおける長期動的進化,詳細な社会的分析のための有用な指標を提供することができる追跡を維持するためにESCで重視されている。ESCのアーキテクチャを,分散ストレージ,感情解析,データ並列性と経路選定,リアルタイムストリーミング計算,バッチ計算と分散機械学習によって実行される。またリアルタイムとバッチ計算からの評価結果は,ESCの高性能とスケーラビリティを証明した。それに基づくいくつかの応用は,異なる流動ビッグデータと様々な社会的計算の制定におけるその有用性を実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  ロット ,  *計算機アーキテクチャ ,  最適化 ,  経路選定 ,  インフラストラクチャー ,  通信操作
準シソーラス用語： *ビッグデータ ,  分散ストレージ ,  ソーシャルメディア ,  ビジネスモデル ,  感情分析 ,  *ソーシャルコンピューティング ,  実時間 ,  ユーザ生成コンテンツ ,  Web2.0 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感性 ,  アーキテクチャ ,  応用