Hameurlain / Tjoa / Halfeld Ferrari | Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LIX | Buch | 978-3-662-72448-4 | www.sack.de

Buch, Englisch, 123 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 219 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Hameurlain / Tjoa / Halfeld Ferrari

Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LIX

Special Issue on Data Management - Principles, Technologies, and Applications
Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-662-72448-4
Verlag: Springer

Special Issue on Data Management - Principles, Technologies, and Applications

Buch, Englisch, 123 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 219 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-662-72448-4
Verlag: Springer


The LNCS journal Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systems focuses on data management, knowledge discovery, and knowledge processing, which are core and hot topics in computer science. Since the 1990s, the Internet has become the main driving force behind application development in all domains. An increase in the demand for resource sharing across different sites connected through networks has led to an evolution of data- and knowledge-management systems from centralized systems to decentralized systems enabling large-scale distributed applications providing high scalability.

This, the 59th issue of Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems, contains four fully revised and extended papers selected from the 40th conference on Data Management - Principles, Technologies and Applications, BDA 2024. The topics cover a wide range of timely data management research topics on graph optimization for information exposure, sequence similarity search, multi-model systems, and data privacy.

Hameurlain / Tjoa / Halfeld Ferrari Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LIX jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Maximizing Diverse Information Exposure in Content-Based Social Networks.- SISIS: Sequence Indexing for SImilarity Search.- A categorical representation of multi-model data to prevent data migration mismatch.- 

Consistently mapping Differential Privacy paradigms between relational databases and RDF.



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