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J-GLOBAL ID：201702218337383351   整理番号：17A1920207

ビッグデータ研究における相互作用の発見:学習強化計量書誌学的研究【Powered by NICT】

Discovering Interactions in Big Data Research: A Learning-Enhanced Bibliometric Study

著者 (5件)： Zhang Yi ,  Huang Ying ,  Porter Alan L. ,  Zhang Guangquan ,  Lu Jie
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PICMET  ページ： 1-12  発行年： 2017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： 最も代表的な新興技術の一つとして,ビッグデータ分析とその関連応用は急速に情報技術の開発を導くとは今日の相互接続された世界における思考と行動を形成した。ビッグデータ研究の技術的進展の調査技術管理を向上させ,両政府と産業界の研究開発戦略のための価値を創造するために有効な方法である。進化経路の検出と可視化によるビッグデータ研究における相互作用を発見するための学習強化計量書誌学的研究を用いた。2000年~2015年の期間をカバーする科学のWebから誘導された5840記事の集合を中心に,テキストマイニングと計量書誌学的技術を組み合わせて,ビッグデータ研究とそのコア成分におけるホットスポットをプロファイルした。学習過程は,逐次時間スライスにおける話題の間の相互作用関係を同定する能力を向上させるために使用,技術進化と死を明らかにした。出力は,特定の技術の進化経路の詳細なマップを用いた2000年から2015年までのビッグデータ研究内の相互作用の景観を含んでいる。科学政策,革新管理,企業家精神の関連研究のための経験的洞察も提供されている。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： Web【情報システム】 ,  ホットスポット ,  高速度 ,  *学習 ,  可視化 ,  *相互作用 ,  技術管理 ,  *計量書誌学 ,  情報技術 ,  相互接続
準シソーラス用語： 起業家精神 ,  学習過程 ,  テキストマイニング ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (7件)： ビッグデータ ,  研究 ,  相互作用 ,  発見 ,  学習 ,  強化 ,  計量書誌学