Mekansal büyük veri kümeleme
Spatial big data clustering
- Tez No: 405952
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. GALİP AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Konum verisi üreten GPS cihazlarının ve akıllı telefonların yaygınlaşması ile Dünya çok büyük miktarda mekânsal veri üretilmektedir. Bu verilerin işlenebilmesi ve analiz edilebilmesi için geleneksel veri analiz çözümleri yetersiz kaldığından son yıllarda alternatif çözümler aranmaya başlanmıştır. Büyük veri teknolojileri olarak adlandırılan yeni yaklaşımlar çok büyük miktardaki veriyi dağıtık olarak ve yüksek performansla analiz edebilmemize yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında mekânsal verilerin analizi ve kümelenmesi için Büyük Veri teknolojilerinin kullanımı incelenemiş, milyonlarca noktanın kısa zamanda kümelenebilmesi için açık kaynak Büyük Veri teknolojileri olan Apache Hadoop ve Apache Mahout kullanımı gerçekleştirilmiştir. Dağıtık Büyük Veri analizi sistemlerinin paralel olarak analiz yapabilmesi için gerekli olan sunucular açık kaynak OpenStack Bulut Bilişim altyapı yazılımı ile sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years widespread use of GPS devices and the smart phones resulted in the generation of big amounts of spatial data.As the traditional data analysis methods can not cope with such big data problems, alternative solutions are being researched. So called Big Data Technologies help us analyze the big data in a distributed and high performance fashion. In this thesis use of Big Data Technologies for analyzing spatial data is investigated and for clustering millions of points open soırce Big Data Technologies Apache Hadoop and Apache Mahout are employed. The servers required for the Distributed Big Data analysis system to realize parallel analysis are created using open source OpenStack Cloud Computing software.
Benzer Tezler
- Mekansal-zamansal veri madenciliğinde kümeleme analizi
Clustering analysis in spatio-temporal data mining
TURGUT ÖZALTINDİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZGE ÖZDAMAR
- Mekansal verilerin kümeleme analizi ile değerlendirilmesi
Evaluation of spatial data with clustering analysis
BURAK ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ZAHİT SELVİ
- Sosyal medya mesajlarında veri madenciliği ile bilgi keşfi ve görsel analitik ortamda sunulması: COVID-19 tweet veri seti örneği
Information discovery with data mining in social media messages andpresenting in visual analytic environment: COVID-19 tweet dataset example
BURAK ÇAĞLAR
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ZAHİT SELVİ
- Kentsel dönüşüm uygulamalarında daire belirleme işlemlerinin mekânsal veri madenciliği yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of buildings to be drawn by lottery in urban transformation applications using spatial data mining methods
EMRE TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriKayseri ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞYÜREK
DR. ÖĞR. ÜYESİ NUH AZGINOĞLU
- Sağlık sektöründe aykırı verilerin algılanması ve yorumlanması için mekânsal-zamansal veri madenciliği kullanımı
Using of spatio-temporal data mining for trajectory outlier detection and interpretation in health care services
ŞEYMA YÜCEL ALTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU