Scalable Ontology-Driven Data Mining Algorithms for Real-Time Analysis of IoT Data Streams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of Internet of Things (IoT) technology has resulted in an unparalleled surge of data streams, requiring sophisticated approaches for instantaneous analysis. This research study presents scalable ontology-driven data mining techniques that aim to improve the efficiency and accuracy of extracting information from real-time IoT data streams. The suggested system combines semantic web technologies with data mining to tackle the inherent issues of velocity, diversity, and volume of IoT data. The technique guarantees dynamic scalability and enhanced contextual comprehension by combining ontology-based data architecture with adaptive data mining technologies. The ontology functions as a semantic layer, enabling the seamless integration of dynamic data, the representation of knowledge, and the processing of queries. Meanwhile, the adaptive algorithms aim to optimize performance in real-time and ensure efficient utilization of resources. The research assesses the architecture by conducting comprehensive experiments using actual IoT information, showcasing substantial improvements in decision-making velocity and data throughput. This study makes a valuable contribution to the area by providing a strong and effective solution for analyzing real-time data from the IoT. This solution allows for intelligent decision-making in several domains, including smart cities, healthcare, and industrial automation. The use of an ontology-driven approach not only improves the understanding of data and increases the speed at which it is processed, but also allows for adaptation to changing data streams. This ensures consistent performance even in the face of a constant flood of data from the IoT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle