RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 2019, том 8, выпуск 2, страницы 32–62 (Mi vyurv211)  

Обзор методов интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД

М. Л. Цымблер

Южно-Уральский государственный университет (454080 Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, д. 76)

Аннотация: Интеллектуальный анализ данных направлен на извлечение доступных для понимания знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Феномен Больших данных является характерным признаком современного информационного общества. Процессы очистки и структурирования Больших данных приводят к образованию сверхбольших баз и хранилищ данных. Несмотря на появление большого количества NoSQL СУБД, основным инструментом управления базами данных по-прежнему остаются реляционные СУБД. Одним из перспективных направлений развития реляционных СУБД является внедрение в них средств интеллектуального анализа данных. Интеграция позволяет как избежать накладных расходов по экспорту анализируемых данных из хранилища и импорту результатов анализа обратно в хранилище, так и использовать при анализе данных системные сервисы, заложенные в архитектуре СУБД. В статье представлен обзор методов и подходов к решению задачи интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД. Приводится классификация подходов к решению задачи интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД. Представлены расширения языка баз данных SQL, обеспечивающие синтаксическую поддержку интеллектуального анализа данных в СУБД. Рассмотрены примеры реализации алгоритмов интеллектуального анализа данных на SQL и систем анализа данных в реляционных СУБД.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, реляционная СУБД, классификация, кластеризация, поиск шаблонов.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 17-07-00463_а
Министерство образования и науки Российской Федерации 02.A03.21.0011
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 2.7905.2017/8.9
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 17-07-00463), Правительства РФ в соответствии с Постановлением № 211 от 16.03.2013 (соглашение № 02.A03.21.0011) и Министерства образования и науки РФ (государственное задание 2.7905.2017/8.9).


DOI: https://doi.org/10.14529/cmse190203

Полный текст: PDF файл (684 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 004.65, 004.421
Поступила в редакцию: 27.02.2019

Образец цитирования: М. Л. Цымблер, “Обзор методов интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 8:2 (2019), 32–62

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Tsy19}
\by М.~Л.~Цымблер
\paper Обзор методов интеграции интеллектуального анализа данных в СУБД
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.
\yr 2019
\vol 8
\issue 2
\pages 32--62
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyurv211}
\crossref{https://doi.org/10.14529/cmse190203}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=38073493}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/vyurv211
  • http://mi.mathnet.ru/rus/vyurv/v8/i2/p32

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
    Просмотров:
    Эта страница:100
    Полный текст:27
    Литература:6
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021