Implémentation parallèle d'un algorithme de classification avec le framework MapReduce
| dc.contributor.author | KHATIRI, Fella | |
| dc.contributor.author | NEKAMICHE, Imane | |
| dc.contributor.author | SAHMADI, Brahim | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-08T09:31:06Z | |
| dc.date.available | 2022-06-08T09:31:06Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | MapReduce est un modèle de programmation parallèle utilisé pour la manipulation et le traitement d’un nombre important de données au sein d’un cluster de noeuds. L’objectif de ce travail est d'étudier l'implémentation d’une méthode de sélection d’attributs et de classification supervisée basée sur un l’algorithme de Firefly et le classifieur SVM, en utilisant un Framework basé sur le modèle MapReduce de Hadoop. L’algorithme implémenté est testé avec des bases de données réelles de différentes tailles, sur une seule station et sur le cluster de l’université de Médéa (HPC). | fr |
| dc.identifier.citation | Ingénierie des Systèmes et Technologie de Web | fr |
| dc.identifier.govdoc | M61787 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/4825 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | M61787; | |
| dc.subject | Programmation parallèle | fr |
| dc.subject | Mapreduce | fr |
| dc.subject | Attribute ou Feature Selection | fr |
| dc.subject | Algorithme de Firefly | fr |
| dc.subject | Classification | fr |
| dc.subject | Collective Intelligence | fr |
| dc.subject | Support Vectors Machines (SVM) | fr |
| dc.subject | cluster haute performance (HPC) | fr |
| dc.title | Implémentation parallèle d'un algorithme de classification avec le framework MapReduce | fr |
| dc.type | Thesis | fr |
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