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J-GLOBAL ID：201702281837228905   整理番号：17A1397464

ビッグデータ発見のための品質評価とドキュメンテーション結合シソーラス【Powered by NICT】

Linked Thesauri Quality Assessment and Documentation for Big Data Discovery

著者 (3件)： Albertoni Riccardo ,  Martino Monica De ,  Quarati Alfonso
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HPCS  ページ： 37-44  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： シソーラスはビッグデータアクセスを容易にし,それらの統合と再利用を育成する知識システムである。現在いくつかのリンクするデータ(Linked Data)シソーラス被覆多分野が利用可能である。組織をまたがると学際的管理と使い方ビッグデータを効率的に支援する意味論的基礎を提供した。シソーラスの有効性は,その品質に影響される。異なるファセットを考慮した利用可能な多様な品質対策。しかし,全体測度はいくつかのシソーラスを比較し,適切な再利用のためのより有資格者を特定するために必要である。本論文では,全体として結合したシソーラスの品質評価のドキュメンテーションのための多基準意思決定に基づく方法論を提案した。LusTREに配置された環境のためのリンクするデータ(Linked Data)シソーラスのセットへの採用解析的階層プロセスの概念の証明を提示した。W3C促進データ品質語彙,品質評価により生成された,全体的品質測定を記録するために段階的実際を考察した。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： *ドキュメンテーション ,  測度 ,  被覆 ,  *品質 ,  *シソーラス ,  資格 ,  ファセット ,  再利用 ,  多基準意思決定 ,  境界領域 ,  語彙 ,  意味論
準シソーラス用語： リンクデータ ,  *品質評価 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  索引言語  (AC05030W) ,  廃棄物処理一般  (SC05010S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  発見 ,  品質評価 ,  ドキュメンテーション ,  シソーラス