文献

J-GLOBAL ID：202102250553391096   整理番号：21A2982409

企業技術革新のビッグデータ分析のためのスケーラブルなデータ処理モデル【JST・京大機械翻訳】

A Scalable Data Processing Model for Big Data Analysis of Enterprise Technology Innovation

著者 (3件)： Li Zhixin (Changchun Institute Of Technology,School of Computer Technology and Engineering,Changchun,China,130012) ,  Liu Bin (Changchun UP Optotech Co., Ltd.,Research and Development Center,Changchun,China,130031) ,  Chen Yang (Changchun Institute Of Technology,School of Computer Technology and Engineering,Changchun,China,130012)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICVRIS  ページ： 508-511  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： 企業技術革新のような多くの地域では,分析されるデータの体積は急速に成長する。これらの巨大なデータ資源を分析し,利用するために,効果的なデータ解析技術に頼る必要がある。しかし,従来のデータ処理技術は,スケーラビリティにおいて一定の障害に直面した。本研究では,スケーラブルデータ処理モデル(SDPM)を提案し,企業の革新的サービスに関する問題を解決した。モデルは,SDPMの形式的解析と記述を実行して,このモデルを通して,企業技術革新応用データのクラスタ分析と増分コンピューティングアルゴリズムを実行した。研究結果は,提案モデルのポテンシャルが企業技術革新データを効果的に分析することができ,データセットの異なったサイズの増分計算において類似の性能を有することを示した。クエリ応答時間は平均1秒未満である。この研究結果は,SDPMが企業技術革新データのサービスニーズに順応し,データ処理の効率を改善することを示した。この提案モデルは,大きなデータ処理のための技術的および理論的サポートを提供した。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： データ解析 ,  *データ処理 ,  クラスタ分析 ,  応答時間
準シソーラス用語： クエリー ,  *ビッグデータ , 【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 (5件)： 企業 ,  技術革新 ,  データ分析 ,  データ処理 ,  モデル