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J-GLOBAL ID：201802211004499021   整理番号：18A0196407

データ湖の進化史を明らかにする【Powered by NICT】

Uncovering the evolution history of data lakes

著者 (5件)： Klettke Meike (University of Rostock, Rostock, Germany) ,  Awolin Hannes (University of Rostock, Rostock, Germany) ,  Storl Uta (University of Applied Sciences, Darmstadt, Germany) ,  Muller Daniel (University of Applied Sciences, Darmstadt, Germany) ,  Scherzinger Stefanie (OTH Regensburg, Regensburg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 2462-2471  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： その意味論が利用可能でない場合にデータ湖における蓄積データは長期的に到達し難くなることができる。データフォーマットの不均一性とデータ収集の体積は手動データを洗浄し,統一妨げる。自動データ湖分析のためのツールは非常に興味深い。本論文では,データ湖からのスキーマ進化史を再構成する特定の問題を目標としている。データが構造化されたか,およびどのようにこの構造は時間とともに進化してきたかを知ることは,湖へのプログラムによるアクセスなどを可能にする。スキーマバージョンの配列ではなく,単一スキーマを導出することにより,時間的経過での構造変化を考慮した。さらに,包含従属性を検出する課題に取り組む。これは後続スキーマバージョン間のマッピングのための前提条件である,特に,移動またはコピーされた特性のような重要な変化を検出した。MovieLensデータセットを用いて包含従属性,植物記述を含むデータセットの適応を検出し,特異的端ケースをカバーのための著者らの手法を評価した。Copyright 2018 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： CASE ,  *データ構造 ,  不均一性 ,  意味論 ,  構造形成 ,  データ収集 ,  データフォーマット ,  再構成
準シソーラス用語： 構造変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 湖 ,  進化史