Visual Models For Big Data Analysis

T. Gavrilova, M. Gladkova

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучная

Аннотация

The paper presents an approach for visual analysis and structuring of Big Data based on the principles of ontological engineering and cognitive psychology. Ontologies are to be used as a basis for big data volumes of information, we tried to follow the principle of good shape. The data structuring procedure is the key element of any model design and development. The suggested methodology proposes better vision and understanding of huge amounts of business information. Ontologies that describe the main concepts of exemplary domains are used both for deeper comprehension and better information sharing. The application of this methodology is considered for the business data on global entrepreneurship monitoring.
Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings of the Symposium Automated Systems and Technologies AST 2015
ИздательИздательство Санкт-Петербургского Государственного Политехнического Университета
Страницы59-67
СостояниеОпубликовано - 2015

Ключевые слова

  • РИНЦ

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Visual Models For Big Data Analysis». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать