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dc.contributor.authorRahm, Erhard
dc.date2013-07-01
dc.date.accessioned2018-01-10T13:19:06Z
dc.date.available2018-01-10T13:19:06Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn1610-1995
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11683
dc.description.abstractDer Lehrstuhl Datenbanken an der Universität Leipzig befasst sich schwerpunktmäßig mit automatisierten Verfahren zur Integration und Analyse großer Mengen heterogener Daten, v.a. aus dem Web. Im Zusammenhang mit “Big Data” werden unterschiedlichste Hochleistungsstrategien verfolgt, u.a. Skew-resistente Lastbalancierungsmethoden für MapReduce sowie die Nutzung moderner Grafikprozessoren (GPUs). Zum Matching von Modellen (Schemas, Ontologien) und von Instanzdaten wurden leistungsfähige Verfahren und mehrere Prototypen entwickelt. Untersucht werden ferner Methoden zur Evolution von Ontologien und Mappings, um die Auswirkungen von Ontologieänderungen zu minimieren. Der Bericht gibt nach einer Einleitung zur Entwicklung des Lehrstuhls einen Überblick zu den aktuellen Forschungsthemen. Angaben zum Lehrprofil runden die Darstellung ab.
dc.publisherSpringer
dc.relation.ispartofDatenbank-Spektrum: Vol. 13, No. 2
dc.relation.ispartofseriesDatenbank-Spektrum
dc.subjectBig Data
dc.subjectDatenintegration
dc.subjectLeipzig
dc.subjectOntologien
dc.titleDer Lehrstuhl Datenbanken an der Universität Leipzig
dc.typeText/Journal Article
mci.reference.pages139-143
gi.identifier.doi10.1007/s13222-013-0123-0


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