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Finding Useful Information for Big Data
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Grid and Distributed Computing 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.3 (2015.06)바로가기
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- 페이지
- pp.11-22
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A251182
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In this paper, we present our work on information analysis for big data. Big data is generated every day in various fields such as complex physics simulations, genomics, meteorology, as well as biological and environmental research. Traditional data mining applications cannot handle big data well because the data sets are so large and complex. In this paper we present our approach to analyzing the information that is hidden in the big data using various strategies. This proposed approach can assist to improve the performance of existing data analysis technologies, such as data mining approaches in Bioinformatics and other fields.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Finding Patterns for Big Data
4. Experiments
5. Conclusion
Acknowledgement
References
키워드
Big data nearest neighboring search clustering algorithms저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Grid and Distributed Computing
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4262
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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