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J-GLOBAL ID：202102229678314421   整理番号：21A2694269

ビッグデータ:予測からメソスコピック理解まで 複雑系としてのMetaプロファイリング【JST・京大機械翻訳】

Big Data: From Forecasting to Mesoscopic Understanding. Meta-Profiling as Complex Systems

著者 (1件)： Minati Gianfranco (Italian Systems Society, 20161 Milan, Italy)
資料名： Systems (Web)  (Systems (Web))
巻： 7  号： 1  ページ： 8  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7283A  ISSN： 2079-8954  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： 仮想集団を設立する集団行動に類似した,獲得特性を有する現象としてBigデータを考察した。同じ構造によって仮定された異なる値だけでなく,構造シーケンスによって与えられる構造力学の概念フレームワークにおける進行中の非等価多重特性の発生を考察した。著者らは,De Finetti意図確率が,考慮に入れた構成に応じて存在するように,構成主義的方法におけるモデリングとプロファイリングの間の差異を考察した。過去は,ほとんど影響がなく,一方,イベントとそれらの構成は,記憶されない。イベントの任意の構成は新しく,考慮されるべき確率値はリセットである。集団行動に関しては,メソスコピック変数とそれらの特性プロファイルとメタプロファイルBigデータと非計算プロファイルを用いた方法論的および概念的提案を導入し,サイバーエコシステムを扱う自然コンピューティングの利用に触発した。焦点は,過去に基づいてそれらを予見できると仮定するよりむしろ,発生する特性トレース軌跡の進行中のプロファイルにある。Copyright 2021 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： 構造力学 ,  多重化 ,  *生態系
準シソーラス用語： 集団行動 ,  構成主義 ,  プロファイリング ,  *ビッグデータ ,  *複雑系 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 集団行動 ,  動力学 ,  ファジィ ,  メソスコピック ,  メタプロファイル ,  モデル ,  計算不能

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (73件)：

• IBM. What Is Big Data? Available online: http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/what-is-big-data.html. May 2011 (accessed on 21 May 2018).
• Minati, G.; Licata, I. Emergence as Mesoscopic Coherence. Systems 2013, 1, 50-65. Available online: https://www.mdpi.com/2079-8954/1/4/50 (accessed on 21 May 2018).
• Todde, V.; Giuliani, A. Big Data. A briefing. Annali dell’Istituto Superiore di Sanità 2018, 54, 174-175.
• Aggarwal, C.C. Data Mining: The Textbook; Springer: New York, NY, USA, 2015.
• The Vision of IBM: Big Data Is Broken into Four Dimensions: Volume, Variety, Velocity, and Veracity. Available online: https://www.ibmbigdatahub.com/tag/587 (accessed on 5 February 2019).

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  予測 ,  理解 ,  複雑系 ,  プロファイリング