檢索結果：共17筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="MapReduce"
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MapReduce 最近已成為處理大數據的高效率平台，經由消除資料關 聯性，然後將工作量分送至 reducers 做平行處理達成其目標，齊夫定律 說明，對於許多自然及社會科學所研究的大數據，如果把字…
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在大圖(large graph)中探勘出最大團(maximum clique)問題被應用在許多領 域中，例如：社群網路、生物資訊學(bioinformatics)以及計算化學(computation…
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提供駕駛人正確、有效率的交通預測資訊以便規劃行車路徑及減少交通壅塞是非常重要的，而隨著道路監視設備的廣泛佈建，許多的交通資料如車速、車流量的取得更加容易，並被使用來做交通預測。 現存的交通…
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近年來由於雲端運算的興起，使得一般使用者也可以簡單的擁有大量的運算資源。再加上手持移動裝置的普及，使得影像資料累積的十分快速並呈現爆炸性的成長，連帶的讓影像辨識也出現各種不同的應用方式。 本論文提出…
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網路封包為網路資料的傳輸單位，我們可以藉由網路封包來分析網路協定、效能或是除錯。當研究人員在大型的網路節點(例如，學校、公司等)收集網路封包，在研究上將面臨巨量資料的問題，其導致無法迅速且有效地分析…
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原生Hadoop是由master與slave所組成的「兩層式」架構，master主要負責管理slave，slave被視作資料節點(DataNode)與運算節點(TaskTracker)之結合。使用者…
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在大規模數據需要處理的環境下，雲端運算提供了一種非常具有彈性的運算基礎架構。由Google所提出的MapReduce軟體框架被廣泛應用在大規模資料平行運算處理上，並成為雲端運算的核心技術，而Hado…
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對於關聯規則探勘及序列樣式探勘等領域，頻繁項目集探勘是其重要的一部分。類似Apriori的平行頻繁項目集探勘演算法須要掃描資料庫多次及產生巨量候選項目集以計數其頻率，因此飽受高I/O流量及巨大記憶體…
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我們正處於資訊爆炸的時代，「大數據(BigData)」相關應用議題已成顯學，掌握數據，可以洞悉過去、展望未來，藉以暸解發展的趨勢、把握可能的商機，是無論任何領域，都不能錯過的一門新學問，「關聯規…
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Skyline query在近十年來受到廣泛的關注，其原因是因為它可以運用在很多應用上，尤其是在處理多決策問題時，但是在現在資訊爆炸的時代中，skyline query處理大量資料時，會非常耗費時間…