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J-GLOBAL ID：201702223972909665   整理番号：17A0144314

ビジネス知能:自己データのスケジュール化および文脈シフトに基づく体積に基づく命令のドメイン知識および処理への見識ビッグデータを提供するためのデータベースアルゴリズムの適用と優先順位付け【Powered by NICT】

Business intelligence: Self adapting and prioritizing database algorithm for providing big data insight in domain knowledge and processing of volume based instructions based on scheduled and contextual shifting of data

著者 (3件)： Hameed Mazhar (Department of Computer Engineering, College of EME, National University of Sciences and Technology (NUST), H-12, Islamabad, Pakistan) ,  Qamar Usman (Department of Computer Engineering, College of EME, National University of Sciences and Technology (NUST), H-12, Islamabad, Pakistan) ,  Akram Usman (Department of Computer Engineering, College of EME, National University of Sciences and Technology (NUST), H-12, Islamabad, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： FTC  ページ： 1168-1175  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： 世界は,それが天然においてより多くのデータに配向し,数学的になってきている進歩としての現代世界は,ソフトウェアと技術だけではない。持ち込まと処理される情報の電流の大きさはサイズが大きく,複雑である。データサイズは報告されているデータの中で,すべての単一点を用いた関与しなかった。この情報は,サイズと手で用途別理解する必要がある。データサイズは一つの問題であり,他の問題は,データから意図的な意味を達成するために,それから抽出する必要がある知識や情報である。記憶とカラムで指向データベースは,質問時間とカラム圧縮を最適化するための実行可能で効率的な解を提示した。蓄積・検索データに加えて流入は各単一第二回として情報世界は百万とテラバイトデータのビッグデータへのステップアップさせた。データの流入と応答の流束の増加を発生させ,必要とした。世界はしている膨大なデータだけでなく層またはトポロジー依存データから意味を抽出するために十分に効率的であることをアプリケーション層アルゴリズムを貯蔵における効率的であることを両システムとソフトウェアの必要性。本論文では,複数市場に関与する数学と科学ビッグデータを管理するためのカラム貯蔵技術の解析に焦点を当てている適応データベースシステムからの情報を分析し,理解するための位相的データ意味を用いた。データベースにおける効率的な貯蔵のためのビッグデータ分析と質問層カラム指向アプローチを解析し,最適化される。Copyright 2017 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： 位相 ,  電流 ,  *アルゴリズム ,  *ドメイン知識 ,  *データベース ,  最適化 ,  ソフトウェア ,  位相幾何学
準シソーラス用語： データベースシステム ,  アプリケーション層 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (14件)： ビジネス ,  知能 ,  自己 ,  スケジュール ,  文脈 ,  シフト ,  体積 ,  命令 ,  ドメイン ,  知識 ,  ビッグデータ ,  データベース ,  アルゴリズム ,  優先順位