A Hadoop Mapreduce Implementation of C5.0 Decision Tree Algorithm
| العنوان بلغة أخرى: |
انشاء و تطبيق خوزارمية شجرة القرارات " 0.C5 "باستخدام "MapReduce Hadoop" |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | أبو لباد، مأمون (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الشربتجي، بسام (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 36 |
| رقم MD: | 1130375 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة الشرق الأوسط |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
37
| المستخلص: |
في الآونة الأخيرة، يهتم المجتمع العلمي بكيفية زيادة دقة وأداء طرق التصنيف المختلفة، حيث تم تحقيق إنجازات كبيرة في هذا المجال حتى الآن. إلى جانب هذه التحديات، فإن الكمية المتزايدة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم تبرز المزيد من التحديات التي يجب التغلب عليها، والتي تظهر تحديات لخوارزميات شجرة القرار التقليدية. منها، نظرا لأن حجم مجموعة البيانات يصبح كبيرا للغاية، فإن عملية بناء شجرة قرارات يمكن أن يتم احتسابها في غضون فترة زمنية غير مقبولة على جهاز كمبيوتر واحد وهي عملية صعبة للغاية وتستغرق وقتا طويلا. لأنه لا يمكن الاحتفاظ بمجموعة بيانات بأكملها أو معظمها في الذاكرة على جهاز كمبيوتر واحد. لذلك يجب نقل بعض العمليات الحسابية إلى أجهزة التخزين الخارجي وبالتالي زيادة تكلفة الإدخال/ الإخراج. ولتحقيق هذه الغاية، يقترح الباحث في هذه الرسالة تنفيذ خوارزمية شجرة قرار C5.0 باستخدام Hadoop MapReduce ، في هذه الرسالة، يقوم الباحث بتحويل الخوارزمية التقليدية إلى سلسلة من الخطوات والإجراءات وكما يقوم ببناء بعض هياكل البيانات لتقليل تكلفة الاتصال. ويجري الباحث أيضا تجارب عديدة على مجموعة بيانات ضخمة. التي تشير النتائج إلى أن خوارزمية المستخدمة لدى الباحث تتميز بتوفير الوقت وقابلية التوسع في البيئة الموازية. |
|---|
عناصر مشابهة
-
PARALLEL IMPLEMENTATION OF ALGORITHMS BASED ON WEIGHT FACTORS FOR MAXIMUM INDEPENDENT SET IN A GRAPH
بواسطة: الغويري، عبدالرحمن فلاح منشور: (2006) -
MULTITHREADED INSTANCE REDUCTION ALGORITHMS
بواسطة: الكحلاني، سارة محمد محمد منشور: (2007) -
DIGITAL IMPLEMENTATION of the LMS and RLS ADAPTIVE ALGORITHMS
بواسطة: Al Heraish, Abd Almohsen Abd Alrahman منشور: (1988) -
A Proposal for Escaping Local Optima in C4.5 Decision Tree by Using Explorative Search Space Guiding Through Random Search technique
بواسطة: سعيد، إيناس محمد حسين منشور: (2016) -
EVOLUTION-BASED DECISION TREE OPTIMIZATION USING CULTURAL ALGORITHMS
بواسطة: Al Shehri, Hasan منشور: (1997)
