ВЕЛИКІ ДАНІ У ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІЙ ІНДУСТРІЇ

Автор(и)

  • Кирило Володимирович Немченко Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського, Ukraine
  • Дмитро Анатолійович Міночкін Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-4988-7098

Ключові слова:

ВЕЛИКІ ДАНІ, ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЇ

Анотація

Big data in Telecom Industry

 

This publication about using Big Data in telecom industry. This paper reveals the main challenges of a telecommunications operator, main types of data produced by customer and the possibilities of their use.

Біографії авторів

Кирило Володимирович Немченко, Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського

студент ІТС гр. ТЗ-71мн

Дмитро Анатолійович Міночкін, Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського

к.т.н., доц. ІТС каф. ТК

Посилання

Kan Zheng, Zhe Yang,, Kuan Zhang , Periklis Chatzimisios, Kan Yang, and Wei Xiang (2016). Big Data Driven Optimization for Mobile Networks towards 5G. IEEE Network, 30, 44-51.

Kibria M. G., Nguyen K., Villardi G.P., Zhao O., Ishizu K., Kojima F.. (2018). Big Data Analytics, Machine Learning, and Artificial Intelligence in Next-Generation Wireless Networks. IEEE Access 6, 32328 – 32338.

##submission.downloads##

Як цитувати

Немченко, К. В., & Міночкін, Д. А. (2019). ВЕЛИКІ ДАНІ У ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІЙ ІНДУСТРІЇ. Збірник матеріалів Міжнародної науково-технічної конференції «ПЕРСПЕКТИВИ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ». вилучено із http://conferenc.its.kpi.ua/proc/article/view/168494

Номер

2019: Матеріали XІІІ Міжнародної науково-технічної конференції "Перспективи телекомунікацій - 2019"

Розділ

Інформаційні технології в телекомунікаціях

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Кирило Володимирович Немченко, Дмитро Анатолійович Міночкін

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Authors who submit to this conference agree to the following terms:
a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference.
b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference.
c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference.