فایل ورد کامل الگوریتم شناسایی داده های پرت با استفاده از پردازش داده های بزرگ و معماری اینترنت اشیا

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل الگوریتم شناسایی داده های پرت با استفاده از پردازش داده های بزرگ و معماری اینترنت اشیا،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۷ صفحه

مدیریت داده ها در اینترنت اشیا، از جنبه های پراهمیت و حساس در زمینه داده های بزرگ است. با در نظر گرفتن جهانی که همه موضوعات ان بهم پیوسته هستند و پیوسته بسیاری از انواع اطلاعات در حال تبادل می باشند، حجم داده های تولیدی و پروسه های درگیر در ان ها، حاکی از ان است که مدیریت داده ها به موضوعی حیاتی و بسیار مهم تبدیل می شود. هدف از مقاله حاضر، ارائه رویه شناسایی داده های پرت با استفاده از الگوریتم K-MEANS و پردازش داده های بزرگ با استفاده از پایگاه Hadoop و اجرای Mahout با تلفیقی از معماری اینترنت اشیاست که مورد انتخاب خود ما است.

کلمات کلیدی: اینترنت اشیا | داده های بزرگ | معماری | داده های پرت

عنوان انگلیسی:

An Outlier Detect Algorithm using Big Data Processing and Internet of Things Architecture

~~en~~ writers :

Alberto M. C. Souzaa, Jose R. A. Amazonas

Data management in the Internet of Things is a crucial aspect. Considering a world of interconnected objects which constantly
exchange many kinds of information, the volume of generated data and involved processes, implies that data management becomes
critical. The aim of this paper is to propose an outlier detection procedure using the K-means algorithm and Big Data processing
using the Hadoop platform and Mahout implementation integrated with our chosen Internet of Things architecture.

Keywords: Internet of Things | Big Data | Architecture | Outlier

$$en!!