An interference management algorithm using big data analytics in LTE cellular networks

Author(s):  
Jie Gao ◽  
Xinzhou Cheng ◽  
Lexi Xu ◽  
Haina Ye
IEEE Access ◽  
2016 ◽  
Vol 4 ◽  
pp. 1985-1996 ◽  
Author(s):  
Ying He ◽  
Fei Richard Yu ◽  
Nan Zhao ◽  
Hongxi Yin ◽  
Haipeng Yao ◽  
...  

2017 ◽  
Vol 4 (6) ◽  
pp. 2019-2027 ◽  
Author(s):  
Kai Yang ◽  
Ruilin Liu ◽  
Yanjia Sun ◽  
Jin Yang ◽  
Xin Chen

2016 ◽  
Vol 13 (3) ◽  
pp. 681-695 ◽  
Author(s):  
Pierdomenico Fiadino ◽  
Pedro Casas ◽  
Alessandro D'Alconzo ◽  
Mirko Schiavone ◽  
Arian Baer

2019 ◽  
Vol 13 (20) ◽  
pp. 3351-3359
Author(s):  
Bing Li ◽  
Shengjie Zhao ◽  
Rongqing Zhang ◽  
Qingjiang Shi ◽  
Kai Yang

IEEE Access ◽  
2019 ◽  
Vol 7 ◽  
pp. 49279-49296 ◽  
Author(s):  
Mohammed S. Hadi ◽  
Ahmed Q. Lawey ◽  
Taisir E. H. El-Gorashi ◽  
Jaafar M. H. Elmirghani

2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


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