<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Implémentation parallèle d'un algorithme de classification avec le framework MapReduce

dc.contributor.authorKHATIRI, Fella
dc.contributor.authorNEKAMICHE, Imane
dc.contributor.authorSAHMADI, Brahim
dc.date.accessioned2022-06-08T09:31:06Z
dc.date.available2022-06-08T09:31:06Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractMapReduce 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.citationIngénierie des Systèmes et Technologie de Webfr
dc.identifier.govdocM61787
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/4825
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesM61787;
dc.subjectProgrammation parallèlefr
dc.subjectMapreducefr
dc.subjectAttribute ou Feature Selectionfr
dc.subjectAlgorithme de Fireflyfr
dc.subjectClassificationfr
dc.subjectCollective Intelligencefr
dc.subjectSupport Vectors Machines (SVM)fr
dc.subjectcluster haute performance (HPC)fr
dc.titleImplémentation parallèle d'un algorithme de classification avec le framework MapReducefr
dc.typeThesisfr

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Implémentation parallèle d'un algorithme de classification avec le framework MapReduce.pdf
Size:
7.98 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description: