A Methodological Approach for enabling Personalised Smart City Data Exploration

机译：实现个性化智慧城市数据探索的方法论方法

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In modern Smart Cities, the unpredictable growth and heterogeneity of the shared data is raising interest for data lakes repositories, due to their versatility and schema-on-read nature. Personalised data access methods are required to deal with the variety of users, their goals and preferences on available data, and need to be adapted to the unique characteristics of data lakes. Pay-as-you-go or on-demand solutions are advocated, where integration is progressively carried out, and methodologies to enable personalised data exploration are required. In this paper, we present a methodological approach to build users’ profiles, in terms of context, determining the roles and activities of users while acting in the Smart City, and preferences expressed on indicators semantically derived from data lake sources. The proposed methodology includes: (a) the definition of preference constructors based on the semantic representation of indicators from data lake sources; (b) the definition of users’ profiles, in terms of context and preferences; (c) the definition of a procedure to support domain experts and data analysts for enabling personalised exploration of indicators.

机译：在现代智能城市中，由于他们的多功能性和读取的性质，共享数据的不可预测的增长和共享数据的异构性是对数据湖泊储存库的兴趣。个性化数据访问方法需要处理可用数据的各种用户，目标和偏好，并且需要适应数据湖泊的独特特征。提出了支付的支付或按需解决方案，其中逐步执行集成，并且需要提供个性化数据探索的方法。在本文中，我们提出了一种方法方法，以便在语境中构建用户的简档，确定用户在智能城市中的作用时的角色和活动，以及在语义上从数据湖源进行语义中的指标表达的偏好。所提出的方法包括：（a）基于来自数据湖流源的指标的语义表示的偏好构造函数的定义; （b）在上下文和偏好方面的用户档案的定义; （c）用于支持域专家和数据分析师的程序的定义，以便能够个性化的指标探索。

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来源
《IEEE International Smart Cities Conference》|2020年|1-8|共8页
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作者
Devis Bianchini; Valeria De Antonellis; Massimiliano Garda; Michele Melchiori;
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中图分类
关键词
semantic data lake; users’ profiles; data exploration; methodology;

机译：语义数据湖;用户资料;数据探索;方法;

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