Hacid / Sheng / Zhou | Data Quality and Trust in Big Data | Buch | 978-3-030-19142-9 | www.sack.de

Buch, Englisch, Band 11235, 137 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 236 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Hacid / Sheng / Zhou

Data Quality and Trust in Big Data

5th International Workshop, QUAT 2018, Held in Conjunction with WISE 2018, Dubai, UAE, November 12-15, 2018, Revised Selected Papers
1. Auflage 2019
ISBN: 978-3-030-19142-9
Verlag: Springer International Publishing

5th International Workshop, QUAT 2018, Held in Conjunction with WISE 2018, Dubai, UAE, November 12-15, 2018, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, Band 11235, 137 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 236 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-030-19142-9
Verlag: Springer International Publishing


This book constitutes revised selected papers from the International Workshop on Data Quality and Trust in Big Data, QUAT 2018, which was held in conjunction with the International Conference on Web Information Systems Engineering, WISE 2018, in Dubai, UAE, in November 2018.

The 9 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 15 submissions. They deal with novel ideas and solutions related to the problems of exploring, assessing, monitoring, improving, and maintaining the quality of data and trust for Big Data.

Hacid / Sheng / Zhou Data Quality and Trust in Big Data jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


A Novel Data Quality Metric for Minimality.- Automated Schema Quality Measurement in Large-scale Information Systems.- Email Importance Evaluation in Mailing List Discussions.- SETTRUST: Social Exchange Theory Based Context- Aware Trust Prediction in Online Social Networks.- CNR: Cross-Network Recommendation Embedding User’s Personality.- Firefly Algorithm with Proportional Adjustment Strategy.- A Formal Taxonomy of Temporal Data Defects.- Data-intensive Computing Acceleration with Python in Xilinx FPGA.- Delone and McLean IS Success Model for Evaluating Knowledge Sharing.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.