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Green Mining Algorithm for Big Data Based on Random Matrix
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.12 (2016.12)바로가기
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- 페이지
- pp.79-88
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A296298
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Due to big data with related multi-dimensional characteristics, the effective means how to build processing mechanisms and algorithms are still problems; so that the algorithms on big data processing huge resources and time cost of computing, resulting in wasting of energy; for this problem the present study proposes a large data processing algorithm of random matrix theory application, can effectively improve the processing efficiency, thereby increasing the utilization of energy. Results show that the proposed algorithm can effectively reduce the amount of calculation, thus saving and calculating the required energy.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
2.1. Big Data Research Situation
2.2. Random Matrix Theory
3. The Proposed Scheme
4. Scheduling Method Based on Cloud Computing Random Matrices
5. Experiment and Analysis
6. Conclusion
References
키워드
energy efficiency random matrix large data convergence저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 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 Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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