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Mining Big Data is among one of the most attracting research contexts of recent years. Essentially, mining Big Data puts emphasis on how classical Data Mining algorithms can be extended in order to deal with novel features of Big Data, such as volume, variety and velocity. This novel challenge opens the door to a widespread number of challenging research problems that will generate both academic and industrial spin-offs in future years. Following this main trend, in this paper we provide a brief discussion on most relevant open problems and future directions on the fundamental issue of mining Big Data.
Big data mining or turning data mining into predictive analytics from large-scale 3vs data: The future challenge for knowledge discovery
Mining Big Data is among one of the most attracting research contexts of recent years. Essentially, mining Big Data puts emphasis on how classical Data Mining algorithms can be extended in order to deal with novel features of Big Data, such as volume, variety and velocity. This novel challenge opens the door to a widespread number of challenging research problems that will generate both academic and industrial spin-offs in future years. Following this main trend, in this paper we provide a brief discussion on most relevant open problems and future directions on the fundamental issue of mining Big Data.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/20.500.11770/312759
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.