Articles de revues sur le sujet « Big Data, Machine Learning, Data Science, Apache Spark »
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Mutasher, Watheq Ghanim, et Abbas Fadhil Aljuboori. « Real Time Big Data Sentiment Analysis and Classification of Facebook ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 1112–27. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19076.
Texte intégralOmar, Hoger Khayrolla, et Alaa Khalil Jumaa. « Distributed big data analysis using spark parallel data processing ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 11, no 3 (1 juin 2022) : 1505–15. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v11i3.3187.
Texte intégralOmar, Hoger Khayrolla, et Alaa Khalil Jumaa. « Big Data Analysis Using Apache Spark MLlib and Hadoop HDFS with Scala and Java ». Kurdistan Journal of Applied Research 4, no 1 (8 mai 2019) : 7–14. http://dx.doi.org/10.24017/science.2019.1.2.
Texte intégralWei, Chih-Chiang, et Tzu-Hao Chou. « Typhoon Quantitative Rainfall Prediction from Big Data Analytics by Using the Apache Hadoop Spark Parallel Computing Framework ». Atmosphere 11, no 8 (17 août 2020) : 870. http://dx.doi.org/10.3390/atmos11080870.
Texte intégralGupta, Madhuri, et Bharat Gupta. « Survey of Breast Cancer Detection Using Machine Learning Techniques in Big Data ». Journal of Cases on Information Technology 21, no 3 (juillet 2019) : 80–92. http://dx.doi.org/10.4018/jcit.2019070106.
Texte intégralKamburugamuve, Supun, Pulasthi Wickramasinghe, Saliya Ekanayake et Geoffrey C. Fox. « Anatomy of machine learning algorithm implementations in MPI, Spark, and Flink ». International Journal of High Performance Computing Applications 32, no 1 (2 juillet 2017) : 61–73. http://dx.doi.org/10.1177/1094342017712976.
Texte intégralÖzgüven, Yavuz, Utku Gönener et Süleyman Eken. « A Dockerized big data architecture for sports analytics ». Computer Science and Information Systems, no 00 (2022) : 10. http://dx.doi.org/10.2298/csis220118010o.
Texte intégralConcolato, Claude E., et Li M. Chen. « Data Science : A New Paradigm in the Age of Big-Data Science and Analytics ». New Mathematics and Natural Computation 13, no 02 (juillet 2017) : 119–43. http://dx.doi.org/10.1142/s1793005717400038.
Texte intégralMyung, Rohyoung, et Sukyong Choi. « Machine-Learning Based Memory Prediction Model for Data Parallel Workloads in Apache Spark ». Symmetry 13, no 4 (16 avril 2021) : 697. http://dx.doi.org/10.3390/sym13040697.
Texte intégralHussin, Sahar K., Salah M. Abdelmageid, Adel Alkhalil, Yasser M. Omar, Mahmoud I. Marie et Rabie A. Ramadan. « Handling Imbalance Classification Virtual Screening Big Data Using Machine Learning Algorithms ». Complexity 2021 (28 janvier 2021) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6675279.
Texte intégralAbdel-Fattah, Manal A., Nermin Abdelhakim Othman et Nagwa Goher. « Predicting Chronic Kidney Disease Using Hybrid Machine Learning Based on Apache Spark ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (23 février 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9898831.
Texte intégralDener, Murat, Gökçe Ok et Abdullah Orman. « Malware Detection Using Memory Analysis Data in Big Data Environment ». Applied Sciences 12, no 17 (27 août 2022) : 8604. http://dx.doi.org/10.3390/app12178604.
Texte intégralAsaithambi, Suriya, Sitalakshmi Venkatraman et Ramanathan Venkatraman. « Big Data and Personalisation for Non-Intrusive Smart Home Automation ». Big Data and Cognitive Computing 5, no 1 (30 janvier 2021) : 6. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc5010006.
Texte intégralKhan, Muhammad Ashfaq, Md Rezaul Karim et Yangwoo Kim. « A Two-Stage Big Data Analytics Framework with Real World Applications Using Spark Machine Learning and Long Short-Term Memory Network ». Symmetry 10, no 10 (11 octobre 2018) : 485. http://dx.doi.org/10.3390/sym10100485.
Texte intégralHosseini, Behrooz, et Kourosh Kiani. « A Robust Distributed Big Data Clustering-based on Adaptive Density Partitioning using Apache Spark ». Symmetry 10, no 8 (15 août 2018) : 342. http://dx.doi.org/10.3390/sym10080342.
Texte intégralAlexopoulos, Athanasios, Georgios Drakopoulos, Andreas Kanavos, Phivos Mylonas et Gerasimos Vonitsanos. « Two-Step Classification with SVD Preprocessing of Distributed Massive Datasets in Apache Spark ». Algorithms 13, no 3 (24 mars 2020) : 71. http://dx.doi.org/10.3390/a13030071.
Texte intégralKokkinos, Konstantinos, et Eftihia Nathanail. « Exploring an Ensemble of Textual Machine Learning Methodologies for Traffic Event Detection and Classification ». Transport and Telecommunication Journal 21, no 4 (1 décembre 2020) : 285–94. http://dx.doi.org/10.2478/ttj-2020-0023.
Texte intégralCerquitelli, Tania, Giovanni Malnati et Daniele Apiletti. « Exploiting Scalable Machine-Learning Distributed Frameworks to Forecast Power Consumption of Buildings ». Energies 12, no 15 (31 juillet 2019) : 2933. http://dx.doi.org/10.3390/en12152933.
Texte intégralMunawar, Hafiz Suliman, Siddra Qayyum, Fahim Ullah et Samad Sepasgozar. « Big Data and Its Applications in Smart Real Estate and the Disaster Management Life Cycle : A Systematic Analysis ». Big Data and Cognitive Computing 4, no 2 (26 mars 2020) : 4. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc4020004.
Texte intégralBandi, Raswitha, J. Amudhavel et R. Karthik. « Machine Learning with PySpark - Review ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 12, no 1 (1 octobre 2018) : 102. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v12.i1.pp102-106.
Texte intégralMalleswari, M., R. J. Manira, Praveen Kumar et Murugan . « Comparative Analysis of Machine Learning Techniques to Identify Churn for Telecom Data ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.34 (1 septembre 2018) : 291. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.34.19210.
Texte intégralJankatti, Santosh, Raghavendra B. K., Raghavendra S. et Meenakshi Meenakshi. « Performance evaluation of Map-reduce jar pig hive and spark with machine learning using big data ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 10, no 4 (1 août 2020) : 3811. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v10i4.pp3811-3818.
Texte intégralAminudin, Aminudin, et Eko Budi Cahyono. « Pengukuran Performa Apache Spark dengan Library H2O Menggunakan Benchmark Hibench Berbasis Cloud Computing ». Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 6, no 5 (8 octobre 2019) : 519. http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2019651520.
Texte intégralLiu, K., et J. Boehm. « CLASSIFICATION OF BIG POINT CLOUD DATA USING CLOUD COMPUTING ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-3/W3 (20 août 2015) : 553–57. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-3-w3-553-2015.
Texte intégralArmanur Rahman, Md, Abid Hossen, J. Hossen, Venkataseshaiah C, Thangavel Bhuvaneswari et Aziza Sultana. « Towards machine learning-based self-tuning of Hadoop-Spark system ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 15, no 2 (1 août 2019) : 1076. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v15.i2.pp1076-1085.
Texte intégralSaeed, Mozamel M., Zaher Al Aghbari et Mohammed Alsharidah. « Big data clustering techniques based on Spark : a literature review ». PeerJ Computer Science 6 (30 novembre 2020) : e321. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.321.
Texte intégralKarsi, Redouane, Mounia Zaim et Jamila El Alami. « Assessing naive Bayes and support vector machine performance in sentiment classification on a big data platform ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 10, no 4 (1 décembre 2021) : 990. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v10.i4.pp990-996.
Texte intégralBoachie, Emmanuel, et Chunlin Li. « Big Data Processing with Apache Spark in University Institutions : Spark Streaming and Machine Learning Algorithm ». International Journal of Continuing Engineering Education and Life-Long Learning 28, no 4 (2018) : 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijceell.2018.10017171.
Texte intégralBoachie, Emmanuel, et Chunlin Li. « Big data processing with Apache Spark in university institutions : spark streaming and machine learning algorithm ». International Journal of Continuing Engineering Education and Life-Long Learning 29, no 1/2 (2019) : 5. http://dx.doi.org/10.1504/ijceell.2019.099217.
Texte intégralYamuna Bee, Mrs J., E. Naveena, Reshma Elizabeth Thomas, Arathi Chandran, Siva Subramania Raja M et A. Akhilesh. « Intrusion Detection on Apache Spark Platform in Big data and Machine Learning Techniques ». Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, no 06 (22 juin 2021) : 1257–66. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/06427.
Texte intégralRodrigues, Anisha P., Roshan Fernandes, Adarsh Bhandary, Asha C. Shenoy, Ashwanth Shetty et M. Anisha. « Real-Time Twitter Trend Analysis Using Big Data Analytics and Machine Learning Techniques ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (25 octobre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3920325.
Texte intégralBoden, Christoph, Tilmann Rabl et Volker Markl. « The Berlin Big Data Center (BBDC) ». it - Information Technology 60, no 5-6 (19 décembre 2018) : 321–26. http://dx.doi.org/10.1515/itit-2018-0016.
Texte intégralKhamaru, Ananda, et Tryambak Hiwarkar. « A Dynamics of Machine Learning on Map-Reduce Architecture for Enhancing Big Data Analysis Performance ». International Journal of Computer Science and Mobile Computing 11, no 11 (30 novembre 2022) : 109–30. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2022.v11i11.009.
Texte intégralBagui, Sikha, Jason Simonds, Russell Plenkers, Timothy A. Bennett et Subhash Bagui. « Classifying UNSW-NB15 Network Traffic in the Big Data Framework Using Random Forest in Spark ». International Journal of Big Data Intelligence and Applications 2, no 1 (janvier 2021) : 1–23. http://dx.doi.org/10.4018/ijbdia.287617.
Texte intégralAwan, Mazhar Javed, Umar Farooq, Hafiz Muhammad Aqeel Babar, Awais Yasin, Haitham Nobanee, Muzammil Hussain, Owais Hakeem et Azlan Mohd Zain. « Real-Time DDoS Attack Detection System Using Big Data Approach ». Sustainability 13, no 19 (27 septembre 2021) : 10743. http://dx.doi.org/10.3390/su131910743.
Texte intégralDayana, Ms, K. Keerthika, E. Bibilin Manuela et J. Julie Christina. « Prediction of Cardiovascular Disease Using PySpark Techniques ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 1228–33. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44018.
Texte intégralKanavos, Andreas, Maria Trigka, Elias Dritsas, Gerasimos Vonitsanos et Phivos Mylonas. « A Regularization-Based Big Data Framework for Winter Precipitation Forecasting on Streaming Data ». Electronics 10, no 16 (4 août 2021) : 1872. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10161872.
Texte intégralLasri, Imane, Anouar Riadsolh et Mourad Elbelkacemi. « Real-time Twitter Sentiment Analysis for Moroccan Universities using Machine Learning and Big Data Technologies ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 18, no 05 (7 mars 2023) : 42–61. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v18i05.35959.
Texte intégralRabhi, Loubna, Noureddine Falih, Lekbir Afraites et Belaid Bouikhalene. « Digital agriculture based on big data analytics : a focus on predictive irrigation for smart farming in Morocco ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 24, no 1 (1 octobre 2021) : 581. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v24.i1.pp581-589.
Texte intégralZhang, Xiongwei, Hager Saleh, Eman M. G. Younis, Radhya Sahal et Abdelmgeid A. Ali. « Predicting Coronavirus Pandemic in Real-Time Using Machine Learning and Big Data Streaming System ». Complexity 2020 (19 décembre 2020) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6688912.
Texte intégralAlnafessah, Ahmad, et Giuliano Casale. « Artificial neural networks based techniques for anomaly detection in Apache Spark ». Cluster Computing 23, no 2 (23 octobre 2019) : 1345–60. http://dx.doi.org/10.1007/s10586-019-02998-y.
Texte intégralAzeroual, Otmane, et Anastasija Nikiforova. « Apache Spark and MLlib-Based Intrusion Detection System or How the Big Data Technologies Can Secure the Data ». Information 13, no 2 (24 janvier 2022) : 58. http://dx.doi.org/10.3390/info13020058.
Texte intégralКолмогорова, С. С., et Н. О. Голубятникова. « ON THE APPLICATION OF BIG DATA STRUCTURE REGULARIZATION IN A DISTRIBUTED EVALUATION SYSTEM FOR EMERGENCY PARAMETERS ». ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА, no 5 (17 novembre 2022) : 91–99. http://dx.doi.org/10.36622/vstu.2022.18.5.012.
Texte intégralElia, Domenico, Gioacchino Vino, Giacinto Donvito et Marica Antonacci. « Developing a monitoring system for Cloud-based distributed data-centers ». EPJ Web of Conferences 214 (2019) : 08012. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201921408012.
Texte intégralAlomari, Ebtesam, Iyad Katib, Aiiad Albeshri, Tan Yigitcanlar et Rashid Mehmood. « Iktishaf+ : A Big Data Tool with Automatic Labeling for Road Traffic Social Sensing and Event Detection Using Distributed Machine Learning ». Sensors 21, no 9 (24 avril 2021) : 2993. http://dx.doi.org/10.3390/s21092993.
Texte intégralAlmalki, Jameel. « A machine learning-based approach for sentiment analysis on distance learning from Arabic Tweets ». PeerJ Computer Science 8 (26 juillet 2022) : e1047. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1047.
Texte intégralSibirskaya, E. V., L. V. Oveshnikova et I. R. Lyapina. « MONITORING THE LABOR MARKET USING BIG DATA ANALYTICS TECHNOLOGIES ». Economic Science and Humanities 364, no 5 (2022) : 92–105. http://dx.doi.org/10.33979/2073-7424-2022-364-5-92-105.
Texte intégralGautier, W., S. Falquier et S. Gaudan. « MARITIME BIG DATA ANALYSIS WITH ARLAS ». International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVI-4/W2-2021 (19 août 2021) : 71–76. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlvi-4-w2-2021-71-2021.
Texte intégralAzaiz, Mohamed Amine, et Djamel Amar Bensaber. « An Efficient Parallel Hybrid Feature Selection Approach for Big Data Analysis ». International Journal of Swarm Intelligence Research 13, no 1 (1 janvier 2022) : 1–22. http://dx.doi.org/10.4018/ijsir.308291.
Texte intégralAlotaibi, Shoayee, Rashid Mehmood, Iyad Katib, Omer Rana et Aiiad Albeshri. « Sehaa : A Big Data Analytics Tool for Healthcare Symptoms and Diseases Detection Using Twitter, Apache Spark, and Machine Learning ». Applied Sciences 10, no 4 (19 février 2020) : 1398. http://dx.doi.org/10.3390/app10041398.
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