2018
Exploring Big Data Clustering Algorithms for Internet of Things Applications
BANGUI, Hind, Mouzhi GE a Barbora BÜHNOVÁZákladní údaje
Originální název
Exploring Big Data Clustering Algorithms for Internet of Things Applications
Autoři
BANGUI, Hind (504 Maroko, domácí), Mouzhi GE (156 Čína, garant, domácí) a Barbora BÜHNOVÁ (203 Česká republika, domácí)
Vydání
Madeira, Portugal, Proceedings of the 3rd International Conference on Internet of Things, Big Data and Security, od s. 269-276, 8 s. 2018
Nakladatel
SCITEPRESS
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10200 1.2 Computer and information sciences
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14610/18:00102285
Organizační jednotka
Ústav výpočetní techniky
ISBN
978-989-758-296-7
Klíčová slova anglicky
Big Data; Internet of Things; Clustering Algorithm; Machine Learning; Mobile Networks
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 20. 3. 2019 15:03, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
With the rapid development of the Big Data and Internet of Things (IoT), Big Data technologies have emerged as a key data analytics tool in IoT, in which, data clustering algorithms are considered as an essential component for data analysis. However, there has been limited research that addresses the challenges across Big Data and IoT and thus proposing a research agenda is important to clarify the research challenges for clustering Big Data in the context of IoT. By tackling this specific aspect - clustering algorithm in Big Data, this paper examines on Big Data technologies, related data clustering algorithms and possible usages in IoT. Based on our review, this paper identifies a set of research challenges that can be used as a research agenda for the Big Data clustering research. This research agenda aims at identifying and bridging the research gaps between Big Data clustering algorithms and IoT.
Návaznosti
EF16_013/0001802, projekt VaV |
|