Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34645
Title: Ontological Approach to Analysis of Big Data Metadata
Other Titles: Использование онтологий для анализа метаданных Big Data
Authors: Rogushina, J.
Gladun, A.
Рогушина, Ю. В.
Гладун, А. Я.
Keywords: материалы конференций
Big Data
ontology
metadata
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Rogushina, J. Ontological Approach to Analysis of Big Data Metadata / J. Rogushina, A. Gladun // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2019) : материалы международной научно-технической конференции, Минск, 21 - 23 февраля 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. - Минск, 2019. - С. 161 - 164.
Abstract: Now data becomes the most valuable commod- ity that allows to make informed decisions in various areas of human life. In this article, we look at the features of Big Data generated by the Internet of Things (IoT) technology, and also present the methodology for Big Data processing with use of semantic modeling (ontologies) at all stages of the Big Data life cycle. Use of Big Data semantic model allows eliminating such contradictions in these technologies as the heterogeneity of devices and things that causes the heterogeneity of the data types produced by them. Machine learning is used as an instrument for analyzes of Big Data: it provides logical inference of the rules that can be applied to processing of information generated by smart home system. In this methodology, the authors propose the use deep machine learning, based on convolutional neural networks because this model of machine learning corresponds to processing of unstructured and complex nature of the IoT domain. This approach increases the efficiency of IoT Big Data processing and differs from traditional processing systems by using NoSQL database, distributed architectures and semantic modeling. We propose the conceptual architecture of the Big Data processing system for IoT and describe it on example of the NoSQL database for the smart home. This architecture consists of five independent levels. A combined approach of semantic modeling and data mining methods can be used at each of these levels. Currently, this platform can be combined with a lot of open source components. Работа посвящена разработке онтологических средств анализа Big Data, к которым невозможно применить традиционные аналитические подходы, основанные на решениях бизнес-аналитики и системах управления базами данных. Авторы представляют метод анализа метаданных, описывающих Big Data, который позволяет выбирать те блоки информации среди разнородных источников и хранилищ данных, которые пертинентны задаче пользователя. Большое внимание уделяется сопоставлению аннотаций (естественно-языковой части мета- данных) с текстом, описывающим задачу. Предлагается использовать для этого средства анализа естественного языка и онтологию Big Data, содержащую знания о специфике этой предметной области. Использование искусственного интеллекта и интеллектуальные веб-технологии повышают эффективность всех этапов обработки Big Data. Распознавание текстовой части метаданных выполняется на основе онтологии Big Data, которая содержит знания о их специфике. Разработан прототип такой онтологии, представлена архитектура интеллектуальной системи сопоставления аннотаций Big Data с использованием тезаурусов.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34645
Appears in Collections:OSTIS-2019

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Rogushina_Ontological.PDF91,41 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.