INforE: Interactive cross-platform analytics for everyone
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/330952
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2020-10
EditorAssociation for Computing Machinery (ACM)
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We present INforE, a prototype supporting non-expert programmers in performing optimized, cross-platform, streaming analytics at scale. INforE offers: a) a new extension to the RapidMiner Studio for graphical design of Big streaming Data workflows, (b) a novel optimizer to instruct the execution of workflows across Big Data platforms and clusters, (c) a synopses data engine for interactivity at scale via the use of data summaries, (d) a distributed, online data mining and machine learning module. To our knowledge INforE is the first holistic approach in streaming settings. We demonstrate INforE in the fields of life science and financial data analysis.
CitacióGiatrakos, N. [et al.]. INforE: Interactive cross-platform analytics for everyone. A: CIKM: Conference on Information and Knowledge Management. "Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM '20): proceedings.". New York, NY, USA: Association for Computing Machinery (ACM), 2020, p. 3389-3392. ISBN 978-1-4503-6859-9. DOI 10.1145/3340531.3417435.
ISBN978-1-4503-6859-9
Versió de l'editorhttps://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3340531.3417435
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
cikm2020b.pdf | 727,8Kb | Visualitza/Obre |