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J-GLOBAL ID：201702265237357938   整理番号：17A1635572

ビッグデータ解析のための密度に基づくクラスタリングアルゴリズムに関するレビュー【Powered by NICT】

A review on density-based clustering algorithms for big data analysis

著者 (2件)： Reddy K. Shyam Sunder (Department of IT, Vasavi College of Engineering, Hyderabad) ,  Bindu C. Shoba (Department of CSE, JNTU College of Engineering, Anantapuramu)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I-SMAC  ページ： 123-130  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： インターネット速度の急速な進歩は,非常に高い速度で伝送する地球規模のデータを可能にした。時代では,スポットライトは,過去数年の間に発生したことをデータ生成と貯蔵のhumungous体積のためにビッグデータ応用に関するunwaveringのままである。日常膨大な量のデータは,盛土,農業,金融,在庫管理,およびヘルスケアのような種々の実世界応用からのデータストリームとして連続的に発生している。データストリームは時間とともに進化しているとデータの量は制限されない。これらデータストリームに関連した主要な問題は,その管理と貯蔵,解析および検索した。ビッグデータ分析のための異なった密度ベースのクラスタリング技術の調査を示し,提案された異なる技術間の包括的な比較を提供する。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： インターネット ,  盛土 ,  *クラスタ化 ,  在庫管理 ,  金融 ,  農業 ,  高速度
準シソーラス用語： データストリーム ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ解析 ,  密度 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  レビュー