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J-GLOBAL ID：201702254250093218   整理番号：17A0967909

利益はビッグデータ市場におけるオークションとデータ管理を最大化【Powered by NICT】

Profit Maximization Auction and Data Management in Big Data Markets

著者 (5件)： Jiao Yutao ,  Wang Ping ,  Niyato Dusit ,  Abu Alsheikh Mohammad ,  Feng Shaohan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WCNC  ページ： 1-6  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： ビッグデータサービスをインターネット上で提供されるデータ由来資源である。ビッグデータサービスの性能は,データ集熱器から購入したデータに依存する。しかし,ビッグデータサービスの最適価格決定とデータ配分の問題はあまり研究されていない。本論文では,オークションに基づくビッグデータ市場モデルを提案した。ビッグデータ分析の性能に及ぼすデータサイズの影響に基づくデータ費用と有用性,例えば,機械学習アルゴリズムを定義した。ビッグデータサービスは,ディジタル商品として考慮し,独自に限られている従来品と比較して「無制限供給」によって特性化した。は,真実,合理的であり,そして計算量的に効率的なBayes利益最大化オークションを提案した。最適サービス価格とデータサイズは利益最大化オークションを解いて求めた。最後に,実世界タクシートリップデータセット上での実験を行いその結果,提案ビッグデータ市場モデルとオークション機構は,サービス提供者の利益最大化問題を効果的に解くことを示した。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： キャラクタリゼーション ,  インターネット ,  計算量 ,  学習アルゴリズム ,  データシート ,  ディジタル方式 ,  *データ管理 ,  価格決定
準シソーラス用語： 利益最大化 ,  市場モデル ,  *オークション ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 利益 ,  ビッグデータ ,  市場 ,  オーク ,  データ管理 ,  最大化