För närvarande ser vi en växande trend i studiet och tillämpningen av problem inom ramen för Big Data. Detta beror främst på de stora fördelar som kommer av kunskapsutvinningen från en stor mängd information. Av denna anledning observerar vi en övergång av standarddata Gruvsystem mot ett nytt funktionellt paradigm som gör det möjligt att arbeta med Big Data. Med hjälp av MapReduce-modellen och dess olika utökningar kan skalbarheten hanteras framgångsrikt, samtidigt som en god feltolerans bibehålls under genomförandet av algoritmerna. Bland de olika metoder som används i Data Mining, dessa modeller baserade på suddiga system sticker ut för många tillämpningar. Bland fördelarna med dem måste vi betona användningen av en representation nära det naturliga språket. Dessutom använder de en slutledningsmodell som gör det möjligt att anpassa sig till olika scenarier, särskilt de som har en viss grad av osäkerhet. Trots framgångarna med denna typ av system befinner sig deras migration till Big Data-miljön inom de olika utbildningsområdena ännu i ett preliminärt skede. I detta dokument kommer vi att göra en översikt över de viktigaste befintliga förslagen i ämnet och analysera utformningen av dessa modeller. Dessutom kommer vi att diskutera dessa problem relaterade till datadistribution och parallellisering av de nuvarande algoritmerna, och även dess relation med den suddiga representationen av informationen. Slutligen kommer vi att ge vår syn på framtidens förväntningar inom denna ram i enlighet med utformningen av dessa metoder baserade på suddiga uppsättningar, samt de öppna utmaningarna i ämnet.
I REF ger författarna en översikt över framstegen och möjligheterna med luddig logik i Big Data-miljöer.
A View on Fuzzy Systems for Big Data: Progress and Opportunities
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}