大数据分析了接触者追踪

大数据分析中发挥重要作用,帮助理解和揭示洞察数据来支持决策。企业和许多组织已经部署的大数据应用程序来解决新出现的问题与客户保留,销售预测,售后服务,等等。在教育、大数据分析及其应用程序帮助揭示相关学术项目学生和学习者。大数据的应用程序使它可能容易地跟踪联系的人并确定热点在疾病暴发的时候。尽管没有一个统一的全球接触者追踪应用程序中,必须了解和大数据分析的特点使接触者追踪。

这是事实,许多研究和应用开发与广泛接触者追踪的概念或框架。利用这些概念和理论可以促进正确的政策框架制定支持实践。因此,这个集合寻求桥的概念和数字的差距对接触者追踪大数据分析的应用。

这个研究课题的范围是有限的在大数据分析识别改进跟踪联系。这可以通过检查新兴技术,概念,或与接触者追踪理论解决的挑战。预计提交将有助于揭示和理解数字鸿沟对接触者追踪在许多组织中。为此,提出以下主题指导论文提交:

•发现理论和概念基础接触者追踪应用;
•Socio-technological因素对接触者追踪应用程序的设计;
•问题从大数据分析接触者追踪应用程序;
•对接触者追踪新兴技术。

感兴趣的原始研究论文,包括但不限于:
•接触者追踪模型;
•接触者追踪大数据分析框架;
•对接触者追踪新兴技术;
•人工智能数据分析;
•Meta-heuristics算法。

关键字:大数据分析、接触者追踪Meta-heuristics AI算法

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。