Publication:
Association Rules Mining for Predictive Analytics in IoT Cloud System

Дата
2019
Авторы
Guseva, A. I.
Bochkaryov, P. V.
Kuznetsov, I. A.
Kireev, V. S.
Filippov, S. A.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
OrgUnit Logo
Организационная единица
Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
ФБИУКС осуществляет образовательную деятельность по программам бакалавриата, магистратуры и аспирантуры. Ведется научно-инновационная деятельность и разработка научных комплексных проектов по направлению «мезоэкономика» в кооперации с академическими институтами РАН: Центральным экономико-математическим институтом (ЦЭМИ РАН) и Институтом народнохозяйственного прогнозирования (ИНП РАН), создание бизнес-моделей инновационного развития «мезоэкономических» систем — крупных корпораций и территориальных комплексов (территорий опережающего развития — ТОР). Уникальные преимущества обучения на факультете связаны с выдающимися отечественными учеными, являющимися профессорами факультета. Академик РАН, директор ИНП РАН В.В. Ивантер, члены-корреспонденты РАН Г.Б. Клейнер, Б.Н. Порфирьев, Д.Е. Сорокин и многие другие — это «золотой фонд» образовательного комплекса факультета и одновременно мощный научный центр, обеспечивающий исследования и разработки на самом современном уровне.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2019, Springer Nature Switzerland AG. The Internet of Things is one of the fastest growing areas of research currently. A promising area for the introduction of this technology is housing and communal services, for which the reduction of accidents, increasing efficiency, in general, focus on transparency, personalization of services and payments for the end user are relevant. This article is devoted to the development and testing of predictive algorithm for predicting the need for repair of various units within the smart home, such as heating, ventilation and air conditioning. The basis for the algorithm is the association rules mining. The paper presents the results of experiments and the directions for further improvement of the algorithm.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Association Rules Mining for Predictive Analytics in IoT Cloud System / Guseva,A.I. [et al.] // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2019. - 848. - P. 107-112. - 10.1007/978-3-319-99316-4_14
URI
https://www.doi.org/10.1007/978-3-319-99316-4_14
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85053179499&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000644414500014
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/16275
Коллекции
Публикации