A Study on Big Data Platform Architecture-based Conceptual Measurement Model Using Comparative Analysis for Social Commerce

황성태

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황성태 (한성대학교)

저널정보: 한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제15권 제5호

발행연도: 2020.1

수록면: 623 - 630 (8page)

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빅데이터의 인기가 높아지면서 점점 더 많은 아키텍처가 제안되고 있지만 통합 솔루션은 없다. 본 논문의 주요 목적은 빅데이터 플랫폼 아키텍처를 매핑하고 비교할 개념적 측정 모델을 지정하고 준비하는 것이다. 개념 측정 모델은 책임 사양과 함께 여러 구성 요소로 분할되고 개념 측정 모델의 범위가 설정된다. 그런 다음 단일 구조로 매핑 된 모든 아키텍처를 평가하고 비교하고자 한다. 우리의 연구에는 빅데이터 개념에 대한 간략한 개요와 평가된 아키텍처에 사용되는 기술 요약이 포함되고 있다. 또한, 소셜커머스는 웹 3.0 기술과 소셜 데이터를 사용하여 교환 활동을 지원하는 상업 시장의 새로운 패러다임 인프라 모델이다. 상업적 시장에서의 하위 집합은 인기가 있었지만, 2012년 이래로 엄청나게 증가하였다. 특히, 일반적인 소셜커머스 관행을 넘어선 영역에서 프레임 워크와 애플리케이션의 효과에 대한 일반적인 연구가 진행 중이다. 본 연구는 4 가지 핵심 구성 요소가 있는 빅데이터 환경에서 포괄적인 소셜커머스 프레임워크를 개발하고자 한다. 그런 다음 빅데이터 플랫폼(BDP)을 적용하여 소셜커머스 성공 기업에 적용해 봄으로서 프레임 워크의 사용성과 적응성을 분석하고자 한다. 이에 따라 소셜커머스 기반 빅데이터 플랫폼 설계를위한 일련의 지표를 제공하고자 한다. 제안된 프레임 워크는 소셜커머스 환경에서 설계 및 평가를 주도하는 데 사용된다. 본 연구는 새로운 디자인 프레임 워크를 제안하는데 있어 소셜커머스에 기여하고 있으며, 그들의 소셜 비즈니스에 대한 효과적인 접근을 위해 내부 제공에 대해서도 검토하고자 한다.

#Social commerce #Commercial market #Web 3.0 technology #Social data #Big data platform #Social business

참고문헌 (16)

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P. Gaikwad / 2016 / Anomaly detection for scientific workflow applications on networked clouds / High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2016International Conference on :645~652

N. Pandeeswari / 2016 / Anomaly Detection System in Cloud Environment Using Fuzzy Clustering Based ANN / Mob. Netw. Appl 21(3):494~505

R. J. Hyndman / 2015 / Large-scale unusual time series detection / 2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW) :1616~1619

B. Agrawal / 2014 / R2Time: A Framework to Analyse Open TSDB Time-Series Data in HBase / Cloud Computing Technology and Science (CloudCom), 2014 IEEE 6th International Conference :970~975

M. Solaimani / 2014 / Spark-basedanomaly detection over multi-source VMware performance data in real-time / Computational Intelligence in Cyber Security (CICS), 2014 IEEE Symposium :1~8

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