A Method to Solve Uncertainty Problem for Big Data Sources

机译：解决大数据源不确定性问题的方法

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Big Data analysis and processing is a popular tool for Artificial Intelligence and Data Science based solutions in various directions of human activity. It is of a great importance to ensure a reliability and a value of data source. One of the key problems is the inevitable existence of uncertainty in stored or missing values. Any uncertainty in a source causes its disadvantageous, complexity or inapplicability to use. That is why it is crucial to eliminate uncertainty or to lower uncertainty influence. Here in this research, we offer ontology-based method to solve an uncertainty problem for big data sources.

机译：大数据分析和处理是人工智能的流行工具和基于数据科学的人类活动方向的解决方案。确保可靠性和数据源的价值非常重视。其中一个关键问题是存储或缺失值中不确定性的不可避免存在。源中的任何不确定性都会导致其不利，复杂性或不适用。这就是为什么消除不确定性或降低不确定性影响至关重要。在此研究中，我们提供基于本体的方法来解决大数据源的不确定性问题。

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来源
《IEEE International Conference on Data Stream Mining and Processing》|2018年|1 v.|共6页
会议地点
作者
Andrii Berko; Vladyslav Alieksieiev;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Uncertainty; Big Data; Ontologies; Tools; Knowledge based systems; Reliability; Task analysis;

机译：不确定性;大数据;本体;工具;基于知识的系统;可靠性;任务分析;

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