عناصر مشابهة
Evaluating and Comparing Between Fuzzy K-Mean and K-mean Clustering in General cloud
| العنوان بلغة أخرى: | تقييم ومقارنة خوارزمية تجميع البيانات الضبابية الوسطية وخوارزمية تجميع البيانات الوسطية في البيئة السحابية |
|---|---|
| الناشر: |
مؤتة
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | , |
| التاريخ الميلادي: | 2017 |
| الصفحات: | 1 - 46 |
| رقم MD: | 951531 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة مؤتة |
| الكلية: | عمادة الدراسات العليا |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | مع ازدياد شعبية الحوسبة السحابية ومع استمرار ترشيد الموارد الحسابية هناك اتجاه حالي للاعتماد على خدمات مزودي الخدمات عن بعد، والتي هي قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات، وبالتالي فإن تجميع في البيئات السحابية تصبح عملية حقيقية. التجميع هو شكل من أشكال نمذجة البيانات التي تقوم على بناء المجموعات. المجموعات هي مجموعات البيانات التي تعتمد خاصية أن: العناصر التي تنتمي إلى نفس المجموعة هي عناصر قد تنتمي إلى أي مجموعة أخرى بناءا على معيار معين للتشابه. تجميع البيانات في البيئة السحابية يمكن تحقيقه باستخدام العديد من تقنيات التكتل المختلفة، يحاول هذا البحث تقييم خوارزميتي التجميع: خوارزمية تجميع البيانات الضبابي FKM وخوارزمية تجميع البيانات KM في بيئة الحوسبة السحابية من خلال إضافتها إلى برنامج محاكاة الحوسبة السحابية لتحليل تأثير تغيير بعض العوامل عليها وأخيرا مقارنة نتائج الخوارزميات المضافة مع بعضها البعض ومع خوارزمية التجميع الموجودة في بيئة المحاكاة أصلا (خوارزمية التجميع العمودي & خوارزمية التجميع الأفقي). عوامل المقارنة المستخدمة في التجربة هي: عدد نقاط البيانات التي يجب تجميعها (كبيرة أو صغيرة)، عدد عناقيد التكتل ونوع مجموعة البيانات (عشوائية أو مثالية). تم استخدام محاكاة الحوسبة السحابية التي تسمى workflowsim في التجارب التي تقيم سلوك الخوارزمية في ظروف الاستخدام المختلفة. خوارزمية التجميع FKM أعطت نتائج وثيقة لخوارزمية التجميع KM، ولكنها لا تزال تتطلب المزيد من وقت التنفيذ من تجميع KM، وخوارزمية التجميع العمودي تستهلك أكبر وقت تنفيذ بين كل خوارزميات التجميع (FKM HC, KM,) في جميع حالات المقارنة. |
|---|
