Hameurlain / Tjoa / Vargas-Solar | Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LXI | Buch | 978-3-662-74428-4 | www.sack.de

Buch, Englisch, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Hameurlain / Tjoa / Vargas-Solar

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

Special Issue on Data Management - Principles, Technologies, and Applications
Erscheinungsjahr 2027
ISBN: 978-3-662-74428-4
Verlag: Springer

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

Buch, Englisch, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-662-74428-4
Verlag: Springer


The LNCS journal Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systems focuses on data management systems and knowledge processing, which are core and hot topics in computer science. Over recent decades, the widespread adoption of parallel and distributed architectures, cloud systems, and intelligent infrastructures has led to an evolution of data- and knowledge-management systems from centralized systems to decentralized systems enabling large-scale data applications providing high scalability and elasticity.

This, the 61st issue of Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systems contains six fully revised and extended papers selected from the 41st Conference on Data Management: Principles, Technologies and Applications, BDA 2025. The selected contributions address a broad range of timely research topics in data management, including graph optimization for information exposure, sequence similarity search, multi-model data systems, and data privacy.

Hameurlain / Tjoa / Vargas-Solar Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LXI jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Metadata-only Semantic Type Annotation of Enterprise Datalake Assets.- STAR: Efficient, Scalable, and Modular Retrieval of Statistical Tables.- Gypscie: A Cross-Platform AI Artifact Management System.- MINES: Efficient Incremental Local Feature Attribution for Evolving Data Streams.- Optimizing Action Significance in Citizen Science.- Carbon-Aware Profitable Data Replication Strategy for Cloud Systems Using
Reinforcement Learning.



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.