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J-GLOBAL ID：201702264320100744   整理番号：17A0238800

ビッグデータ集合における時間的相関関係を同定するための適応情報理論的アプローチ【Powered by NICT】

An adaptive information-theoretic approach for identifying temporal correlations in big data sets

著者 (3件)： Ho Nguyen (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Polite ́cnico di Milano, Milan, Italy) ,  Vo Huy (Center for Urban Science and Progress, New York University, New York, USA) ,  Vu Mai (Department of Electrical & Computer Engineering, Tufts University, Medford, MA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Big Data  ページ： 666-675  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： 過去二年間では,コンピューティング,センシングとクラウドソーシングデータにおける最近の進歩について定量的情報の入手可能性の爆発をもたらした。研究と意思決定プロセスについて報告するためにこのいわゆる「ビッグデータ」の解析の可能性はほとんど無限。一般にビッグデータの最大の価値を引き出すために分析は,多重データセットを横切るなされなければならない。最初の重要な段階は,データセット間の時間的相関を同定することである。体積と速度の項におけるビッグデータの特性を考慮すると,相関を同定する手法はスケーラブルである必要があるだけでなく,それらは重要な関係に焦点を合わせることができるように時間解像度間の相関を秩序におけるユーザを支援する必要がある。はこの分野の研究の大部分であるが,それらの大部分は小さいデータセットを扱う,固定時間分解能を用いてのみ,または相関重要性の定量化可能な尺度を提供していない。本論文では,大規模データセットにおける相関を同定するための相互情報量に基づく方法を示した。発見された相関は,それらの重要性に基づくためにユーザが示唆された。著者らの方法は,重複計算を最小化し,ビッグデータプラットフォームを用いたスケーラビリティのためのApache火花の上に実施される適応ストリーミング技術を支持している。NYCオープンデータからの実世界データセットを用いた包括的な評価を提供し,最近の研究に対する著者らの結果を比較した。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： 多重化 ,  相互情報量 ,  *情報理論 ,  分解能 ,  アベイラビリティ ,  時間分解能 ,  ストリーミング
準シソーラス用語： オープンデータ ,  Apacheモジュール ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  情報処理一般  (JE15010U) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ集合 ,  相関関係 ,  同定 ,  適応 ,  情報理論