Geri Dön

Hadoop ve mapreduce teknolojisi aracılığıyla gıda-tabanlı mobil uygulamaları için bir arama hizmeti

A search service for food consumption mobile applications via hadoop and mapreduce technology

  1. Tez No: 483759
  2. Yazar: MEHMET AKİF ÇİFÇİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DUYGU ÇELİK
  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: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Özet. Son zamanlarda güvenli gıda tüketimi ve e-sağlık üzerine birçok mobil uygulama geliştirilmiştir. Sağlık bilinciyle hareket eden kullanıcılar, özellikle zararlı gıda ve katkı maddelerinden kaçınarak güvenli gıda tüketimi için bu tür uygulamaları son derece önemsemektedirler. Ancak bu tür uygulamaları destekleyen yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri içeren kapsamlı bir veritabanı eksikliği bulunmaktadır. Bu makalede mobil uygulamalar için sağlıklı bir gıda tüketimi arama hizmeti sunan Hadoop ve MapReduce (MR) yaklaşımından yararlanan Mobile Apps Search Sevice (MSS) önerilmektedir. MSS, gıda ve gıda katkı maddeleri alanına yönelik hizmet sunmakta ve mobil kullanıcıların sorgularını ele alarak bilgi sunma hizmetini kapsamaktadır. MSS herhangi bir mobil uygulama arkasındaki bir işlem olarak çalışabilir. Çünkü MSS, bir arama motoru ile aynı mantıkla çalışır; mobil uygulamalarda tıklamalarla oluşan sorgulara yanıt aramak adına nihai kullanım için bağlantılı bilgileri kataloglar ve web kaynakları üzerinde ilerler. MSS'in tasarım ve geliştirmesi, sistem mimarisi, sorgu anlayışı, Hadoop-MapReduce Ortamında ve Action Script kullanımı ile vurgulanmaktadır. Makalenin içinde, bir örnek olay incelemesi ile MSS'in genel özellikleri ve mevcut faydaları ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

Abstract. Many mobile applications on safe food consumption and e-health have been developed recently. Health conscious users highly regard such applications for safe food consumption, especially avoiding offending foods and additives. However, there is the lack of a comprehensive database containing structured or unstructured data to support such applications. In this paper we propose the MSS, a healthy food consumption search service for mobile applications utilizing Hadoop and MapReduce (MR). The MSS may work as a process behind any mobile application to provide a service to search for information on food and food additives. The MSS works by the same logic as a search engine (SE); it crawls over Web sources cataloguing relevant information for eventual use in responding to queries from mobile applications. MSS design and development are highlighted through its system architecture, query understanding, its use of the Hadoop/MapReduce Environment, and action scripts. A case study helps displaying the virtues of MSS.

Benzer Tezler

  1. Tıbbi görüntü veri setlerinde matlab ile büyük veri teknikleri uygulaması

    Application of big data techniques for medical images datasets with matlab

    EISSA FAISAL ALI AL-ZABIDI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU

  2. HADOOP/MapReduce teknolojisi kullanılarak hızlı tüketim sektöründe büyük veri analizi

    Big data analysis in fast mooving consumer sector by using HADOOP/MapReduce technology

    SERDAR ÇETİNKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH KELEŞ

  3. Büyük veride HADOOP ve mapreduce uygulanması ve HDFS'ye alternatif dosya sistemi geliştirilmesi

    Implementation of HADOOP and mapreduce in big data and alternative file system development for HDFS

    SALİHA GÜLSEN KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİLLA ERGÜZEN

  4. A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics

    Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı

    SYED ATTIQUE SHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  5. Mapreduce kullanarak RDFS üzerinde dağıtık çıkarsama

    Implementation of distributed RDFS reasoning

    YİĞİT ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN ABUL