Titre : | Recherche des contralités dans les Réseaux sociaux numériques a base des réglages associatives |
Auteurs : | Mohamed El Amine Yermes, Auteur ; Rebbah, Mohammed, Directeur de thèse |
Type de document : | texte manuscrit |
Année de publication : | 112 |
Format : | 64p. / ill. en coul. / 29 cm. |
Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
Langues: | Français |
Résumé : |
Conclusion & Perspectives Dans ce projet de fin d’études, nous avons conçu, mis en œuvre et déployé une application de Datamining sur le HPC Emir. Cette application permet d’une part d’exploiter les ressources du HPC, en proposant une distribution hybride de données pour la génération des règles d’associations. Et d’autre part utilisé ces règles d’association afin de calculer les mesures de centralités sur le graphe. Notre premier objectif était de profiter de la puissance de calcul du HPC Emir pour remédier aux problèmes rencontrés dans le data mining qui est l’espace mémoire et le temps de calcul. Pour cela l’utilisation d’un paradigme de programmation parallèle comme MPI était primordiale. Notre solution consisté à diviser la table a un nombre de fragment prédéfini par l’utilisateur et chaque fragment est calculé par un core de calcul, et les résultats obtenus confirment l’intérêt. Notre deuxième objectif consiste à utiliser les règles associatives pour le calcul des itemsets fréquents pour appliquer les mesures de la théorie des graphes. Ces mesures basées traditionnellement sur le parcourt des chemins dans le graphe, très couteux en temps de calcul. Finalement, nous trouvons que notre contribution a besoin d’être amélioré en introduisant des modules d’équilibrage de charge et de tolérance aux fautes pour assurer une exécution fiable et efficace. |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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SE00467T | INF112 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
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