HDS解析  異種データソースのためのデータ解析フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Jaybal Yogalakshmi; Ramanathan Chandrashekar; Rajagopalan S.

文献

J-GLOBAL ID：202002241181270058 整理番号：20A1942076

HDS解析異種データソースのためのデータ解析フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

HDSanalytics a data analytics framework for heterogeneous data sources

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号： CoDS-COMAD ’18 ページ： 11-19 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

本論文では,HDSAnalysis:不均一データソースのためのデータ解析フレームワークを提示した。このフレームワークは,フォーマットとボリュームが異なるデータソースからのデータを利用する。これらのデータ源は構造化,半構造化あるいは非構造化形式におけるデータを含む。これらの異なるデータソースから単一統一データソースへのデータの統合は,データソース間で起こる意味的,構文的および図式的差異により,いくつかの情報損失をもたらす。意味的不均一性は,異なるデータ源における異なる形態における類似データの存在のために生じる。データを保存するフォーマット/スキーマの差により,スキーマチックおよびシンタクチック不均一性が生じ,そのデータをそれぞれアクセスし,検索する方法である。したがって,異なるデータソースからの情報へのアクセス,検索および利用の必要性は,1のような課題を有する。異なるデータソース間で類似した属性をマッピングした。ユーザクエリに関して関連する異なるデータソースから特定の属性を検索する。システムの異なる成分によって要求されるように,異なるフォーマットにおける異なるデータソースからの検索データ。提案したHDS分析フレームワークは,単一データソースに統合することなく,不均一データソース「As-Is」を用いる際に,このすべての上記の課題を克服した。インドのBangalore大都市輸送会社(BMTC)からのデータを使って実験したフレームワークのプロトタイプは,バスフリート運転が円滑に分析され,診断され,バスフリートスケジュールを改善し,運用コストを削減するために調査される。それはバスフリート操作に関する詳細な洞察を提供する。著者らのプロトタイプスケールは,不均一データソースの数の増加とともに,効率的にうまく動作する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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