Geri Dön

Parallelization of a novel frequent itemset hiding algorithm on a CPU-GPU platform

Yeni bir sık kümeleri gizleme algoritmasının CPU-GPU plaformu üzerinde parallelleştirilmesi

  1. Tez No: 371886
  2. Yazar: SAMUEL BACHA HEYE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYAV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Veri madenciliği büyük veriden yararlı bilgileri ayıklamak için kullanılır. Ancak veriyi ayıklayan örgütler verinin sahibi olmayabilirler. Bu yüzden,veriyi Veri madenciliği için erişilebilir yapmadan önce veri sahipleri serbest bırakılan veriden hassas bilgilerin ayıklamadığından emin olmak istiyorlar. Itemset gizleme hassas itemset'lerinin açıklanmasını önlenmek için bir mekanizmadır. Bu tezde, yeni bir tamsayı programlama tabanlı Itemset gizleme algoritması geliştirilmiştir ve hesaplama zamanını hızlandırmak için Grafik İşleme Birimi (GPU) üzerinde paralel hesaplama kullanarak bir mekanizma önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Data mining is used to extract useful information from large data. But the organizations which mine the data might not be the owner of the data. So, before the owners can make their data accessible for data mining they want to make sure that no sensitive information can be mined from the released data whose discovery by others might harm them. Itemset hiding is one mechanism to prevent the disclosure of sensitive itemsets. In this thesis, a new integer programing based itemset hiding algorithm was developed and a mechanism to speed up the computation time of its implementation was proposed by using parallel computation on Graphical Processing Units (GPUs).

Benzer Tezler

  1. A novel real-time full parameters estimator and multi-purpose MPC for pmasynrms: A sparsity and parallelization based approach

    Pmasynrmler için yenilikçi gerçek zamanlı tüm parametre kestirimcisi ve çok amaçlı bir MPC: Seyrek ve koşut zamanlı bir yaklaşım

    ALPER TAP

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE ERGENE

  2. A novel hierarchical machine-learning-based method for efficient solutions of electromagnetic scattering problems

    Elektromanyetik saçılım problemlerinin verimli çözümü için özgün hiyerarşik makine-öğrenmesi-tabanlı method

    SEÇİL EDA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK

    DR. MERT KALFA

  3. Design, fabrication and characterization of a MOEMS based thermal imaging system

    MOEMS tabanlı termal görüntüleme sistemi tasarımı, üretimi ve testi

    ONUR FERHANOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ÜREY

  4. A parallel approach to solving satisfiability problems on graphics processing units using neural networks

    Sinir ağları kullanarak grafik işleme üniteleri üzerinde gerçeklenebilirlik problemleri çözme için paralel bir yaklaşım

    MELİH MERT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAFLAN İMRE GÜNDEM