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J-GLOBAL ID：202102237203804156   整理番号：21A1145741

ビッグデータのためのERフロー図【JST・京大機械翻訳】

An ER-Flow Diagram for Big Data

著者 (3件)： Ordonez Carlos (University of Houston,Department of Computer Science,Houston,TX,USA,77204) ,  Tahsin Al-Amin Sikder (University of Houston,Department of Computer Science,Houston,TX,USA,77204) ,  Bellatreche Ladjel (LIAS/ISAE-ENSMA,Poitiers,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Big Data  ページ： 5795-5797  発行年： 2020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： ERダイアグラムは,関係データベースを越えて,多くのCS問題において,応答データ構造と関係に対する証明済みトラック記録を持つ。ERダイアグラム強度は抽象性,普遍性,柔軟性,および直感的な視覚表現であり,弱点は少ない。したがって,その人気がある。主なconは古いボックス-ダイヤモンド-楕円線表記であり,それはより現代で単純なUMLボックス-ライン表記によって仮定された。データソースがデータベースである場合を除いて,大きなデータERダイアグラムの広い,変化,および動的性質はほとんど無視されている。任意の解析を行う前に,一般的な w雑な生大データが重要な前処理を必要とし,例えばSQL,Python,またはR言語で計算されたデータ変換の長い連鎖をもたらす。一方,フローダイアグラムは,ソフトウェアシステムの主成分を視覚化する主要な機構,あるいはアルゴリズムの主な処理ステップを残し,狭いもの(処理順序,依存性)によって接続された長方形(verbs)を示す。本研究では,両ダイアグラムを1つに組み合わせることを提案する。最新のUML表記に基づくER-Flowと呼ぶハイブリッドダイヤグラムを提案し,データ前処理と探索におけるアナリストを支援した。ERダイヤグラムに最小変化を導入することを目的として,著者らは,処理フローを示し,数および変換ラベルによる前処理から来るエンティティを注釈付けする。著者らは,著者らの新しいER-Flowダイアグラムが,データおよびソースコードの統合見解を提供し,多くの実用的利点を有する,メタデータレベルでユーザナビゲートビッグデータをどのように支援できるかを説明した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ダイヤモンド ,  データ構造 ,  データベース ,  データ変換 ,  前処理 ,  *流れ図 ,  可視化 ,  関係データベース ,  メタデータ
準シソーラス用語： Python ,  ソースコード ,  データ前処理 ,  *ビッグデータ ,  Rパッケージ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビッグデータ ,  Er ,  フロー図