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J-GLOBAL ID：201802242170646462   整理番号：18A0519433

SVM(サポートベクトルマシン)を用いたNoSQLシステム実施とデータ分析へのSQLシステムの変換【Powered by NICT】

Transformation of SQL system to NoSQL system and performing data analytics using SVM

著者 (2件)： Ghule Sanket (Department of Information Technology, PCCoE, Pune) ,  Vadali Ramkrishna (Department of Information Technology, PCCoE, Pune)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOEI  ページ： 883-887  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： 近年10年間はインターネットにデータ遷移の膨大な量を記録している。今日の世界は巨大なサイズデータベースのソーシャルネットワーキングサイトにより接続されている。現在,SQLデータベースを変換NoSQLデータベースへの既存の有用性ではない。NoSQLは新しい傾向である所望の話者への変換のために設計されたソフトウェアや事業ではない。開発会社の多くは,SQLデータベースの一形態を変換する別のSQLデータベースにのために開発した。関係データベースとNoSQLデータベースを含むハイブリッドデータベースアーキテクチャを促進するために,データアダプタシステムを提案した。データ同期機構を用いたデータベース変換を扱うことができる。スケールしたオブジェクトストレージシステム上での効果的なデータ解析を可能にするに焦点を当てた。既存データに現場Map-Reduce計算を実行するオブジェクトベース・ストレージクラスタ上でのデータ解析層の実装である。を全ての走行中のトランザクションの軌道を維持し,並行トランザクションと他の層を管理する中間層を通したNoSQLの利点を提供することにより,酸特性と同時にRDBMSの強度を維持した。データアダプタはアプリケーションサービスからの問い合わせを受け入れるSQL層を用い,元の応用はそのまま残っている。データアダプタも変態中の質問の流れを制御する。移動データどこでもこの手法の成果なしオブジェクト記憶システムにおける既存の大規模データに計算を行う手法を解析した。概要をNoSQLデータベースのスケーラビリティとアベイラビリティに影響することなく厳密な一貫性を提供できる。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： ソフトウェア ,  アベイラビリティ ,  関係データベース ,  *サポートベクトルマシン ,  *データ解析 ,  走行 ,  記憶方式 ,  インターネット ,  データベース
準シソーラス用語： 大規模データ ,  リレーショナルデータベース管理システム ,  話者 ,  NoSQLデータベース ,  ソーシャルネットワークサイト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： SVM ,  サポートベクトルマシン ,  実施 ,  データ分析 ,  SQL