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AutoBDA: Model-Driven Reference Architecture for Automated Big Data Analysis Framework
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AI
DOI：10.1109/TSC.2025.3536310.png)
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摘要
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物联网的迅猛增长和服务质量要求加速了对边缘基础数据驱动服务的需求，这是工业4.0和社会5.0的主要目标。然而，大数据分析（BDA）涉及一个多样化的分步过程，消耗过多的语义知识和广泛的制作时间。这些限制阻碍了BDA的有意义采用，并阻碍了实现工业4.0和社会5.0的目标。因此，一个具有敏捷性、能够提供面向边缘用户的自动化BDA（AutoBDA）的解决方案，是解决上述问题的一种优选方法。此外，BDA是数据科学中的一个不断发展领域。然而，特设架构继承严重的适应性限制。此外，解决独特或领域特定需求的解决方案已成为惯例；然而，它们限制了包容性。因此，我们认为一个具有包容性和敏捷性的整体建模方法有助于实现工业4.0和社会5.0的目标。软件参考架构（SRA）是一种广为人知的整体方法，可以缓解特设关注。自动服务组合（ASC）是用于自动化多样化分步过程的优选方法。因此，我们提出了一种基于ASC的AutoBDA的模型驱动整体SRA，具有从领域独立的数据挖掘和机器学习需求到包容性和敏捷性的特点。实验表明，我们的提案高效且有效地实现了我们的目标。
Keyword:
Automatic service composition
big data analysis
edge-computing
model-driven
industry 4.0
society 5.0
期刊
IF:
5.8
论文数:
2.2K
被引数:
6.5K
机构
引用论文
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