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J-GLOBAL ID：201702290897749828   整理番号：17A1648840

ビッグデータにおける知識発見のためのデータ解析と分類法【Powered by NICT】

Data analysis & classification methodology for knowledge discovery in big data

著者 (4件)： Patil Shilpa (Dept. of ECE, BLDEACET, Vijayapur, India) ,  Kumar P. S. Ashok (Dept of CSE, AieMS, Bengaluru, India) ,  Patil Prasadgouda (Dept. of CSE, SECAB, IET Vijayapur, India) ,  Palagi Puneet (Dept. of CSE, NHCE, Bengaluru, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICISC  ページ： 1-4  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： 開発と計算機科学機関で検討されているビッグデータ応用,センサネットワーク,オンラインネットワーク,医療機関などから収集した膨大なデータセットにより分類され,受け入れられている。データの分析における困難に対処するために,筆者らは,ネットワーク特性によるデータマイニングと知識発見のための新たなアルゴリズムに関する研究を行った。まず,KEELツールを用いた決定木手法のような必要なデータ解析技術を導入し,最終的には,データの構造とグラフパターンを解析し,分類,機械学習方法論とグラフ理論の助けを借りて。最終的に,本修正法は,検証目的のためのディシジョンツリーを完成させた。異なるデータベース上で提案アプローチのシミュレーション結果は,提案したフレームワークの実現可能性と有効性を示した。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： ネットワーク ,  計算機科学 ,  グラフ理論 ,  医療施設 ,  シミュレーション ,  *データ解析 ,  データマイニング ,  データベース ,  アルゴリズム ,  *知識発見 ,  ディシジョンツリー ,  センサネットワーク ,  機械学習
準シソーラス用語： *分類法 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  知識発見 ,  データ解析 ,  分類法