Crowdsourced Data Management / Li, Guoliang  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Crowdsourced Data Management : Hybrid Machine-Human Computing Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Guoliang, Autor ; Wang, Jiannan, Autor ; Zheng, Yudian, Autor ; Fan, Ju, Autor ; Franklin, Michael J., Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 159 p. 66 ilustraciones, 42 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-7847-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Grandes datos  Gestión de base de datos  Computadoras  Propósitos especiales  Procesamiento de datos  Informática móvil  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 005.7 Datos en sistemas de computadoras Resumen: Este libro proporciona una descripción general de la gestión de datos colaborativa. Cubriendo todos los aspectos, incluido el flujo de trabajo, los algoritmos y el potencial de investigación, se centra especialmente en las últimas técnicas y avances recientes. Los autores identifican tres aspectos clave para determinar el rendimiento de la gestión de datos colaborativa: control de calidad, control de costes y control de latencia. Al examinar y sintetizar un amplio espectro de estudios sobre la gestión de datos colaborativos, el libro describe factores importantes que deben considerarse para mejorar la gestión de datos colaborativos. También presenta un diseño práctico de sistema de base de datos colaborativo y presenta una serie de operadores colaborativos. Autónomo y que cubre teoría, algoritmos, técnicas y aplicaciones, es un valioso recurso de referencia para investigadores y estudiantes nuevos en la gestión de datos colaborativos con un conocimiento básico de estructuras de datos y bases de datos. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Crowdsourcing Background. 3. Quality Control -- 4. Cost Control -- 5. Latency Control -- 6. Crowdsourcing Database Systems and Optimization -- 7. Crowdsourced Operators -- Conclusion. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Crowdsourced Data Management : Hybrid Machine-Human Computing [documento electrónico] / Li, Guoliang, Autor ; Wang, Jiannan, Autor ; Zheng, Yudian, Autor ; Fan, Ju, Autor ; Franklin, Michael J., Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XII, 159 p. 66 ilustraciones, 42 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-7847-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Grandes datos  Gestión de base de datos  Computadoras  Propósitos especiales  Procesamiento de datos  Informática móvil  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 005.7 Datos en sistemas de computadoras Resumen: Este libro proporciona una descripción general de la gestión de datos colaborativa. Cubriendo todos los aspectos, incluido el flujo de trabajo, los algoritmos y el potencial de investigación, se centra especialmente en las últimas técnicas y avances recientes. Los autores identifican tres aspectos clave para determinar el rendimiento de la gestión de datos colaborativa: control de calidad, control de costes y control de latencia. Al examinar y sintetizar un amplio espectro de estudios sobre la gestión de datos colaborativos, el libro describe factores importantes que deben considerarse para mejorar la gestión de datos colaborativos. También presenta un diseño práctico de sistema de base de datos colaborativo y presenta una serie de operadores colaborativos. Autónomo y que cubre teoría, algoritmos, técnicas y aplicaciones, es un valioso recurso de referencia para investigadores y estudiantes nuevos en la gestión de datos colaborativos con un conocimiento básico de estructuras de datos y bases de datos. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Crowdsourcing Background. 3. Quality Control -- 4. Cost Control -- 5. Latency Control -- 6. Crowdsourcing Database Systems and Optimization -- 7. Crowdsourced Operators -- Conclusion. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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