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J-GLOBAL ID：201702213399336111   整理番号：17A0410837

次世代不均一移動データストリームマイニング応用に向けて:機会,挑戦および将来の研究方向【Powered by NICT】

Towards next-generation heterogeneous mobile data stream mining applications: Opportunities, challenges, and future research directions

著者 (4件)： Rehman Muhammad Habib ur (Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Liew Chee Sun (Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Wah Teh Ying (Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Khan Muhammad Khurram (Center of Excellence in Information Assurance, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： Journal of Network and Computer Applications  (Journal of Network and Computer Applications)
巻： 79  ページ： 1-24  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0842A  ISSN： 1084-8045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノ(IoTs),モバイルコンピューティング,クラウドコンピューティング,エッジコンピューティングとビッグデータのインターネットの収束は,コンピューティング技術におけるパラダイムシフトをもたらした。新しい計算システム,アプリケーションモデル,応用分野は,スマートフォン,IoTs,人体センサーネットワークとウェアラブルデバイスのようなモバイル環境におけるストリーミングデータの大規模な成長を扱うために,2~3例を挙げると出現している。しかし,解析作業を行い,有用な知識パターンを明らかにするためにデータストリームを処理するためにどのように,どこで約生じる挑戦。モバイルデータストリームマイニング(MDSM)の適用は,1)不均一データ源からのデータ収集,2)データ前処理,3)データ融合,4)データマイニング,および5)知識管理のための多くの稼動を含んでいる。MDSM応用のための実行プラットフォームの徹底的なレビューを提示した。添加では,不均一MDSM応用の詳細な分類学的議論を提示した。,使用とプラットフォームレベルでの不均一性を扱うために用いられる方法の詳細な文献レビューを提示した。最後に,ギャップ解析は関節と今後の研究方向を次世代MDSMアプリケーションを開発した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： インターネット ,  データ融合 ,  モバイルコンピューティング ,  *携帯電話 ,  データマイニング ,  文献展望 ,  データ収集 ,  知識管理 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： *データストリーム ,  ウェアラブルデバイス ,  人体センサーネットワーク ,  パラダイムシフト ,  ビッグデータ ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 頻出パターンマイニング ,  分類 ,  クラスタリング ,  モバイル・コンピューティング ,  クラウドコンピューティング ,  エッジ計算

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 次世代 ,  不均一 ,  データストリーム ,  応用 ,  機会 ,  研究