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J-GLOBAL ID：201702272613548109   整理番号：17A1635573

ビッグデータ技術を用いた実時間財務分析【Powered by NICT】

Real time financial analysis using big data technologies

著者 (3件)： Kanaujia Pradeep Kumar M. (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Orissa, India) ,  Pandey Manjusha (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Orissa, India) ,  Rautaray Siddharth Swarup (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Orissa, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I-SMAC  ページ： 131-136  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： 科学と技術の進歩により,インターネット上で利用可能なデータの膨大な量である。構造化,半構造化および非構造化データの大容量はレビュー,評価,フィードバック,ショッピング詳細などのような不均一源から毎日を非常に速い速度で作成されている,ビッグデータと呼ばれる。異なるユーザから生成されたこのデータは製品に関するいくつかの勧告を与えるためにろ過し,解析できる多くの共通パターン,ユーザが注目を集めている商品やサービスを共有している。推薦システムは,その要件に基づいてユーザに示唆を与えるために用いるソフトウェアツールである。商品やサービスの費用を使用する前に多くの人々が異なる有益で経済的代替品の意識はあまりない。は製品やサービスがより良いものを比較し判断できるように知的されていない。本報では,給与の三成分すなわち省,投資と消費の管理と利用のための推奨システムを提案した。多く節約と投資相談システムが利用可能であるが,システムは管理に関する効果的で効率的な勧告と給与の有益な利用を提供しない。提案した推奨システムの利点は,回転におけるそれらの価値を最大化する省,消費と投資の給与の者への良好な示唆を提供することである。データの膨大な量のために,分散処理に使用されているApacheH adoopフレームワーク。Apache Mahoutは推薦システムのデータと実装を解析するために用いている。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： *財務分析 ,  支援プログラム ,  構造形成 ,  投資 ,  カウンセリング ,  購買 ,  分散処理 ,  フィードバック ,  インターネット
準シソーラス用語： Apacheモジュール ,  推奨システム ,  大容量 ,  非構造化データ ,  *実時間 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビッグデータ ,  実時間 ,  財務分析