Geri Dön

Mekansal büyük veri kümeleme

Spatial big data clustering

  1. Tez No: 405952
  2. Yazar: YAĞMUR KILIÇ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. GALİP AYDIN
  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: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

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

  1. Mekansal-zamansal veri madenciliğinde kümeleme analizi

    Clustering analysis in spatio-temporal data mining

    TURGUT ÖZALTINDİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZGE ÖZDAMAR

  2. Bütünleşik yolculuk paylaşımlı dinamik araç rotalama sistemi

    Integrated ridesharing dynamic vehicle routing system

    MEMET MERHAD AY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE ÖZBAKIR

  3. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  4. Utilizing corine land cover data in diverse spatial decision making and management processes

    Çeşitli mekansal karar alım ve yönetim süreçlerinde corine arazi örtüsü verisinden yararlanılması

    ARTAN HYSA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA AYÇİM TÜRER BAŞKAYA

  5. A multimodal public transit network design method based on hub-and-spoke infrastructure

    Hub-and-spoke altyapısına dayalı çok modlu toplu ulaşım sistem ağı tasarım yöntemi

    ZAKARIA BOUTARFA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GÖK