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
- Tez No: 483759
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DUYGU ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH KELEŞ
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİLLA ERGÜZEN
- 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
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Mapreduce kullanarak RDFS üzerinde dağıtık çıkarsama
Implementation of distributed RDFS reasoning
YİĞİT ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN ABUL