Зменшення невизначеності в каталозі Великих даних для оцінки якості інформаційного продукту
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.123064Ключові слова:
великі дані, зменшення невизначеності, фактор ризику, Ф-залежність, корисність інформаційного продуктуАнотація
Проаналізовано проблеми, що виникають під час роботи з окремими джерелами, з використанням даних репозитаріїв та баз даних. Визначено поняття якості інформаційного продукту. Описуються основні види невизначеності. Побудовано метод оцінювання якості інформаційного продукту. Це дозволяє прогнозувати якість даних в каталозі Великих даних та отримати певні ефекти від впровадження. Зокрема, може бути підвищена ефективність пошуку залежностей у Великих даних
Посилання
- Shakhovska, N. B., Bolubash, Y. J., Veres, O. M. (2015). Big data federated repository model. The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics. doi: 10.1109/cadsm.2015.7230882
- Zadeh, L. (1976). The concept of a linguistic variable and its application to the adoption of approximate solutions. New York, 166.
- Tselmer, G. (1980). Risk consideration in management decisions. Problems of ICSTI, 3, 94–105
- Knight, F. K. (2003). Risk, uncertainty and profit. Moscow: Business, 358.
- Moiseyev, N. N. (1975). Elements of the theory of optimum systems. Moscow: Science, 528.
- Trukhachev, R. I. (1981). Decision-making models in the conditions of uncertainty. Moscow: Science, 151.
- Shakhovska, N., Medykovsky, M., Stakhiv, P. (2013). Application of algorithms of classification for uncertainty reduction. Przeglad Elektrotechniczny, 4 (89), 284–286.
- Wang, R., He, Y.-L., Chow, C.-Y., Ou, F.-F., Zhang, J. (2015). Learning ELM-Tree from big data based on uncertainty reduction. Fuzzy Sets and Systems, 258, 79–100. doi: 10.1016/j.fss.2014.04.028
- Triguero, I., Peralta, D., Bacardit, J., García, S., Herrera, F. (2015). MRPR: A MapReduce solution for prototype reduction in big data classification. Neurocomputing, 150, 331–345. doi: 10.1016/j.neucom.2014.04.078
- Karami, A. (2015). A Framework for Uncertainty-Aware Visual Analytics in Big Data. In AIC, 146–155.
- Wang, X., He, Y. (2016). Learning from Uncertainty for Big Data: Future Analytical Challenges and Strategies. IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine, 2 (2), 26–31. doi: 10.1109/msmc.2016.2557479
- Bendler, J., Wagner, S., Brandt, T., Neumann, D. (2014). Taming Uncertainty in Big Data. Business & Information Systems Engineering, 6 (5), 279–288. doi: 10.1007/s12599-014-0342-4
- Veres, O., Shakhovska, N. (2015). Elements of the formal model big date. In Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH). 2015 XI International Conference, 81–83.
- Vovk, O. B., Shakhovska, N. B. (2015). Formation of the factors influencing the behavior of the information product. Radioelectronics, informatic, management, 2, 43–53.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Natalya Shakhovska, Olena Vovk, Yurii Kryvenchuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
