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J-GLOBAL ID：201802248532115184   整理番号：18A1930400

地質学的ビッグデータのための知識駆動地理空間的に可能なフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Knowledge-Driven Geospatially Enabled Framework for Geological Big Data

著者 (10件)： Wu Liang (School of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Wu Liang (National Engineering Research Center for GIS, Wuhan 430074, China) ,  Xue Lei (School of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Li Chaoling (Development and Research Center, China Geological Survey, Beijing 100037, China) ,  Lv Xia (Development and Research Center, China Geological Survey, Beijing 100037, China) ,  Chen Zhanlong (School of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Jiang Baode (National Engineering Research Center for GIS, Wuhan 430074, China) ,  Guo Mingqiang (National Engineering Research Center for GIS, Wuhan 430074, China) ,  Xie Zhong (School of Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Xie Zhong (National Engineering Research Center for GIS, Wuhan 430074, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 6  ページ： 166  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地質調査手順は大量の構造化および非構造化データを蓄積する。地質学的に大きいデータに含まれ,大量のデータのアクセシビリティを改善する知識と情報を完全に活用することは,重要な努力である。本論文では,地質調査情報クラウドコンピューティングプラットフォーム(GSICCP)と生物データ関連技術のアーキテクチャに基づいて,地質学的非構造化データをフラグメントに分割し,地質学的ドメインオントロジーにより多次元特徴を抽出した。これらのフラグメントはNoSQL(Not Only SQL)データベースに再編成され,次にフラグメント間の関連が追加される。特定のクラスの地質学的質問を分析し,空間情報と非構造化コンテンツを同定するために,定義されたルールとフラグメント間の関連に従ってワークフロータスクに変換した。著者らは,以前の研究に基づく知識駆動地質調査情報スマートサービスプラットフォーム(GSISSP)を確立し,著者らの研究のための研究事例を詳細に述べた。研究事例は,既知の関係性または意味論的関連性を持つすべての内容が,複数のオントロジーの支援によって採掘することができることを示して,それによって,地質学的情報発見の正確さと理解性を改良した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再編成 ,  アクセシビリティ ,  計算機アーキテクチャ ,  *地理学 ,  コンテンツ ,  オントロジー ,  データベース ,  地質調査 ,  意味論 ,  *地質学 ,  高次元 ,  構造形成 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： 非構造化データ ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地質学 ,  オントロジー ,  知識発見 ,  空間データ ,  ビッグデータ

分類 (2件)： 地質学一般  (DE01010H) ,  数理地質学  (DE01020S)

引用文献 (61件)：

• O’Driscoll, A.; Daugelaite, J.; Sleator, R.D. “Big data”, hadoop and cloud computing in genomics. J. Biomed. Inform. 2013, 46, 774-781.
• Evangelidis, K.; Ntouros, K.; Makridis, S.; Papatheodorou, C. Geospatial services in the cloud. Comput. Geosci. 2014, 63, 116-122.
• Sharma, S. Expanded cloud plumes hiding big data ecosystem. Future Gener. Comput. Syst. 2016, 59, 63-92.
• Yang, C.; Yu, M.; Hu, F.; Jiang, Y.; Li, Y. Utilizing cloud computing to address big geospatial data challenges. Comput. Environ. Urban Syst. 2017, 61, 120-128.
• Linh Manh, P.; El-Rheddane, A.; Donsez, D.; de Palma, N. Cirus: An elastic cloud-based framework for ubilytics. Ann. Telecommun. 2016, 71, 133-140.

タイトルに関連する用語 (5件)： 地質学 ,  ビッグデータ ,  知識 ,  地理 ,  フレームワーク