Bulut bilişimde veri madenciliği tekniklerinin uygulanması: Bir literatür taraması
Öz
Son
yıllarda, bilgi ve iletişim teknolojilerindeki yenilikler ve gelişmeler, analiz
edilmesi gereken veri miktarını önemli derecede artırmıştır. Büyük ölçekli
verilerin saklanması, yüksek hacimli verilerden veri madenciliği teknikleri ile
yararlı bilgilerin çıkartılması ve geleceğin tahminlenmesi maliyetli ve zorlu
işlemlerdir. Bu zorlukların üstesinden gelebilmek için, bilgi keşfi süreci;
bulut bilişim, paralel ve dağıtık hesaplama kullanılarak etkin bir şekilde
gerçekleştirilebilmektedir. Bu makale, bulut bilişimin ölçeklenebilirliği
sayesinde veri madenciliği algoritmalarının performanslarının arttırılabileceğini,
ayrıca her yerden ulaşılabilirlik, düşük maliyet ve kolay yönetilebilirlik
avantajlarının sağlanabileceğini göstermektedir. Makalede, bulut platformunda
gerçekleştirilen veri madenciliği uygulamaları; kullanılan metotlar, veriler ve
elde edilen sonuçlar çerçevesinde sunulmaktadır. Literatürde, bu konuda
önerilen çözüm yaklaşımları; sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralları
analizi olmak üzere üç ana kategori altında ele alınmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Petre R-Ş. “Data mining in cloud computing”. Database Systems Journal, 3(3), 67-71, 2012.
- Low Y, Gonzalez J, Kyrola A, Bickson D, Guestrin C, Hellerstein JM. “Distributed GraphLab: A framework for machine learning and data mining in the cloud”. Proceedings of the VLDB Endowment, 5(8), 716-727, 2012.
- Talia D, Trunfio P. “How distributed data mining tasks can thrive as knowledge services”. Communications of the ACM, 53(7), 132-137, 2010.
- Kholod I, Kuprianov M, Petukhov I. Parallel and Distributed Data Mining in Cloud Advances in Data Mining. Editor: Perner P. Advances in Data Mining. Applications and Theoretical Aspects, 349-362, New York, NY, USA, Springer, 2016.
- Olaide AA. “On modeling confidentiality archetype and data mining in cloud computing”. African Journal of Computing & ICT, 6(1), 79-86, 2013.
- Kamala B, “A study on integrated approach of data mining and cloud mining”. International Journal of Advances in Computer Science and Cloud Computing, 1(2), 35-38, 2013.
- Fernández A, Peralta D, Benítez JM, Herrera F. “E-learning and educational data mining in cloud computing: an overview”. International Journal Learning Technology, 9(1), 25-52, 2014.
- Anand A, Nithin Chandran R, Abhijith T, Varun KK. “Data mining over encrypted data for patient records”. International Journal on Applications in Engineering and Technology, 2(4), 13-16, 2016.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
30 Nisan 2018
Gönderilme Tarihi
12 Kasım 2016
Kabul Tarihi
15 Mart 2017
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 24 Sayı: 2