Mining big data for knowledge extraction

Διπλωματική Εργασία uoadl:1315017 312 Αναγνώσεις

Μονάδα:
Κατεύθυνση Ενδαγγειακές Τεχνικές
Βιβλιοθήκη Επιστημών Υγείας
Ημερομηνία κατάθεσης:
2014-02-10
Έτος εκπόνησης:
2014
Συγγραφέας:
Λουίζος Αλέξανδρος Λουίζος
Στοιχεία επιβλεπόντων καθηγητών:
Κωνσταντίνος Κατσένης Αναπληρωτής Καθηγητής
Πρωτότυπος Τίτλος:
Mining big data for knowledge extraction
Γλώσσες εργασίας:
Ελληνικά
Μεταφρασμένος τίτλος:
Ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων για την εξαγωγή γνώσης
Περίληψη:
Τα τελευταία χρόνια παρατηρούμε την εκθετική αύξηση της γνώσης. Τα δεδομένα
αφθονούν. Υπολογίζεται ότι υπάρχουν 2.7 Zetabytes από δεδομένα στο ψηφιακό
σύμπαν. Δύο δεκαετίες πριν υπήρχε η ανάγκη για δημιουργία δεδομένων και
ύπαρξη υπολογιστικής ισχύς. Σήμερα τα δεδομένα και η υπολογιστική ισχύς
αφθονούν και έχουμε περάσει στην εποχή όπου η επεξεργασία αυτών και η
ανάλυση της γνώσης που υπάρχει κρυμμένη σε αυτά είναι πιο σημαντική. Η
επιστήμη ανάλυσης πολλών δεδομένων (big data science) δημιουργήθηκε για να
εξυπηρετήσει αυτή την ανάγκη και έχει αποδώσει καρπούς σε περιοχές όπως η
αστροφυσική, η επιστήμη υλικών και τα κοινωνικά δίκτυα. Σε αυτή την εργασία
παρουσιάζουμε την ανάλυση 5 δισεκατομμυρίων λέξεων από όλα τα βιβλία που
έχουν παραχθεί ποτέ με σκοπό να προσπαθήσουμε να βρούμε κρυμμένους μέσα
στον όγκο των δεδομένων συσχετισμούς ως προς την πορεία της
αγγειοχειρουργικής μέσα στο χρόνο καθώς και τι μπορεί να την επηρεάζει και τι
μπορεί να επιφυλάσει το μέλλον για την επιστήμη μας. Η ανάλυση γίνεται
μεθοδικά με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης και τεχνικών επεξεργασίας φυσικής
γλώσσας. Επιπλέον επιστρατεύτηκε παράλληλη επεξεργασία σε δίκτυο
υπερυπολογιστών για την πραγματοποίηση της ανάλυσης. Τα αποτελέσματα
παρουσιάζονται σε χρονογραφήματα των N-grams ως προς τη συχνότητα
εμφάνισης της λέξης εντός του κειμένου.
Λέξεις-κλειδιά:
Αγγειοχειρουργική, Ενδαγγειακή χειρουργική, Ανάλυση μεγάλων δεδομένων, Εξαγωγή γνώσης, Παράλληλη επεξεργασία
Ευρετήριο:
Όχι
Αρ. σελίδων ευρετηρίου:
0
Εικονογραφημένη:
Ναι
Αρ. βιβλιογραφικών αναφορών:
5
Αριθμός σελίδων:
12