Sürü zekası yöntemleri ile Apache Spark destekli veri kümeleme
Data clustering with swarm intelligence methods supported Apache Spark
- Tez No: 670804
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASİN ORTAKCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda internet kullanımın artması ve her şeyin sanal ortamda saklanmasından dolayı, yüksek hacimli ve farklı türlerde (görüntü, ses, metin, sayısal değerler) veriler üretilmektedir. Bu verilerin büyük çoğunluğu etiketlenmemiş verilerden oluşmaktadır. Veri kümeleme işlemi veri madenciliğinin en önemli problemlerinden biridir. Bu problem, veri setini belirli bir sayıda farklı gruba bölen bir minimizasyon problemi olarak ele alınabilir. Bu tür minimizasyon problemlerinin çözümünde sıklıkla meta-sezgisel algoritmalar kullanılmaktadır. Bu çalışmada veri kümeleme probleminin çözümü için Armoni Arama (HS), Gri Kurt Optimizasyon (GWO) ve Yapay Alg Kolonisi (AAA) algoritmaları kullanılmıştır. Ayrıca büyük hacimli verilerin kümelemesi yapıldığı için Apache Spark teknolojisinin dağıtık hesaplama modeli işlem süresini kısaltmak için kullanılmıştır. Apache Spark mimari olarak sürücü ve işçi düğümlerden oluşur. Sürücü düğüm işlemleri dağıtmak, organize etmek ve toplama görevlerini üstlenirken, işçi düğümler verilen işlemi yapmak ve sürücü düğüme sonuçları vermekle görevlidirler. Yapılan testler sonucunda artan düğüm sayısının işlem süresini kısalttığı görülmektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, high volume and different types of data (image, sound, text, numerical values, etc.) are produced due to increasing internet usage and everything stored digitally. Most of these data consists of unlabeled data. Data labeling (clustering) is one of the most important problems of data mining. This problem can be considered as a minimization problem that divides the data into a certain number of different groups. Meta-heuristic algorithms are often used to solve such minimazition problems. In this thesis, harmony search, gray wolf optimizer, and artificial algae colony algorithms are used to solve this data clustering problem. In addition, the distributed computing model of Apach Spark is used to shorten the running time because large volume data is clustered. Apache Spark architecture consists of driver and worker nodes. The driver node takes over the tasks of distibuting, organizing, and aggregating processes, while the worker nodes are tasked to perform the given process and delivering results to the driver node. The results of the experimental studies revealed the increasing number of nodes shortens the running time.
Benzer Tezler
- Tree-based machine learning methods combined with swarm intelligence feature selection for intrusion detection
Saldırı tespiti için sürü zekası özellik seçimi ile birleştirilmiş ağaç tabanlı makine öğrenimi yöntemleri
EMRA DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASİN KAYA
- Evrimsel hesaplama algoritmaları ile yapay sinir ağının bağlantı optimizasyonu
Connectivity optimization of artificial neural network with evolutionary computation algorithms
MERVE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Dental radyografi görüntüleri kullanılarak kişilerin kimliklendirilmesi
Human identification using dental radiography images
MUSTAFA HAKAN BOZKURT
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP KARAGÖL
- Enerjide politika modelleme ve eniyileme
Policy modeling and optimization in energy
HALİL AKBAŞ
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Sosyal örümcek algoritmasıyla sosyal ağlarda duygu analizi
Sentiment analysis in social networks with social spider optimization algorithm
VAHTETTİN CEM BAYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ