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講演抄録/キーワード
講演名 2015-12-04 15:35
A Streaming Algorithm on a Big Data Replay Engine is Best Written as a jQuery Script
Marat ZhanikeevKyutech
抄録 (和) The idea of using jQuery general logic and its concept of chains as a natural language processing environment has been proposed by this author a couple of years ago. The comeback for this idea has become possible in view of the recent advances in Big Data processing, also part of this author's research. The Big Data Replay method has been proposed as an alternative to Hadoop. The replay logic -- Big Data is actually replayed along the timeline -- makes it possible to write jobs as streaming algorithms, which helps not only with the statistical rigidity, but also with accountability/trustworthiness of the outcome. This paper discusses the missing link in this package, which is a language/interpreter/optimizer for writing and running such jobs. jQuery is back on the table, its selectors and functions mapped to data filters, time window management, and other functions required by a generic streaming algorithm. This paper discusses the early stage of both the jQuery syntax and its interpretation technology. 
(英) The idea of using jQuery general logic and its concept of chains as a natural language processing environment has been proposed by this author a couple of years ago. The comeback for this idea has become possible in view of the recent advances in Big Data processing, also part of this author's research. The Big Data Replay method has been proposed as an alternative to Hadoop. The replay logic -- Big Data is actually replayed along the timeline -- makes it possible to write jobs as streaming algorithms, which helps not only with the statistical rigidity, but also with accountability/trustworthiness of the outcome. This paper discusses the missing link in this package, which is a language/interpreter/optimizer for writing and running such jobs. jQuery is back on the table, its selectors and functions mapped to data filters, time window management, and other functions required by a generic streaming algorithm. This paper discusses the early stage of both the jQuery syntax and its interpretation technology.
キーワード (和) bigdata replay / streaming algorithm / massively multicore / jquery / programming language / / /  
(英) bigdata replay / streaming algorithm / massively multicore / jquery / programming language / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 337, AI2015-22, pp. 57-60, 2015年12月.
資料番号 AI2015-22 
発行日 2015-11-27 (AI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 AI  
開催期間 2015-12-04 - 2015-12-04 
開催地(和) 九州工業大学サテライト福岡天神 
開催地(英) Kyutech-Salite 
テーマ(和) 「データ市場特集?:イノベーション資源としての論理とデータ」および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2015-12-AI 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Streaming Algorithm on a Big Data Replay Engine is Best Written as a jQuery Script 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) bigdata replay / bigdata replay  
キーワード(2)(和/英) streaming algorithm / streaming algorithm  
キーワード(3)(和/英) massively multicore / massively multicore  
キーワード(4)(和/英) jquery / jquery  
キーワード(5)(和/英) programming language / programming language  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) ザニケエフ マラット / Marat Zhanikeev / ザニケエフ マラット
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
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講演者
発表日時 2015-12-04 15:35:00 
発表時間 20 
申込先研究会 AI 
資料番号 IEICE-AI2015-22 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.337 
ページ範囲 pp.57-60 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-AI-2015-11-27 


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