مقالات کلان داده big data|پایان نامه کلان داده big data

پایان نامه و مقالات big data

big data یکی از موضوعات مناسب برای پایان نامه و مقاله رشته کامپیوتر و فناوری اطلاعات می باشد.big data مسیر حرکت کسب و کار و فرایند چرخش کار در سازمان‌ها را مشخص می‌کنند. در بزرگ‌داده با داده‌های متمایز و بزرگ که دائماً از لحاظ حجم، نرخ تولید داده و تنوع در حال تغییر هستند سروکار داریم.در زیر لیستی از  پایان نامه و مقالات big data ارائه شده است:

رمز نگاری و پیاده سازی پروتکل کربروس 05 در سیستم فایل توزیع شده ی هادوپ
مدیریت بهینه مصرف انرژی در سیستم فایل توزیع شده هادوپ
Performance Eevaluation of SpatialHadoop for Big Web Mapping Data
داده کاوی اطلاعات بانکی با استفاده از روش RFMوMAPReduce در چهارچوب هادوپ
بررسی چند روش زمان بندی در مدل برنامه نویسی موازی Hadoop MapReduce و چالشهای آن در زمینه محلیت و عملکرد بهتر
داده کاوی توزیع شده بر روی کلان داده ها با استفاده از چارچوب هادوپ(مطالعه موردی:مرکز آمار ایران)

مقالات big data بخش دوم:

روش استخراج ویژگی و دسته بندی تصویرها بر اساس BOVWدر چهارچوب هدوپ به وسیله MATLAB
پردازش داده های هواشناسی ایراى بر اساس Hadoop MapReduce
استفاده از الگوی map reduce برای پردازش داده های حجیم در Hadoop
کلان داده؛ پیشران نوآوری در خط مشی گذاری دولتی
مدیریت و پردازش کلان داده ها
مروری بر مفهوم کلان داده
مروری بر چالش های تجزیه و تحلیل کلان داده و راه حل های رفع آن
مروری بر آنالیز کلان داده ها
کلان داده : فرصتها و چالشها برای سازمان ها
روش ها و الگوریتم های دسترسی، کاوش و پالایش داده های بزرگ
مشکلات و چالشهای کلان داده
مروری بر داده کاوی با کلان داده ها
اهمیت کلان داده و کاربردهای آن در حوزه های مختلف
بررسی کلان داده ها،چالش ها و کاربردهای آن
مروری بر مدیریت، ذخیره سازی و پردازش داده های بزرگ
داده کاوی داده های کلان، ، الگوریتم ها و تکنولوژی ها
زیرساخت های نسل آینده برای کلان داده
تحلیلی برضرورت تعیین راهبردها و راهکارهای ملی داده های عظیم با رویکرد توسعه اقتصادی

 

مقالات big data بخش سوم:

سرمایه گذاری در داد ه های عظیم با استفاده از مدل های مشارکت عمومی خصوصی
ارائه مدل مفهومی روندها و حوزه های تحقیقاتی داده های عظیم
بررسی الزامات حقوقی و قانونی بهره گیری از داده های عظیم با تاکید بر حفاظت از داده ها و الزامات قراردادی داده ها
بررسی چالشهای امنیتی داده های عظیم و چند نمونه کاربردهای امنیتی
مطالعه اهمیت و ضرورت بزرگ داده ها در ایران
کلان داده : رویکردها و ابزارهای پایگاهی
کاربرد و چالش های کلان داده ها
داده های عظیم؛ تعاریف و چالشها
آنالیز داده بزرگ
مروری بر داده های عظیم و زیرساخت های مورد نیاز آن
دیدگاهها و الگوریتمهای کاوش در کلان داده
مدیریت داده های حجیم با استفاده از سیستم های NoSQL
نسل نوین مخازن داده ها در اینترنت چیزها ,شبکه های اجتماعی و پروژه های بزرگ علمی و سازمانی
انتخاب پایگاه ها ی داده مناسب برای داده های عظیم و راهکار مهاجرت ازپایگاه ها ی داده سنتی
مدل داده مناسب برای داده های عظیم

مقالات big data بخش چهارم:

بررسی ارتباط رایانش ابری، کلان داده و اینترنت اشیاء
بررسی مدیریت داده در فناوری اینترنتی از اشیا
بررسی کلان داده در بستررایانش ابری
مدیریت هوشمند اشیا در دنیای واقعی به کمک بهبود ذخیره سازی داده ها در شبکه های کامپیوتری
نظارت بر محیط داخلی توسط داده کاوی و کاهش انرژی گره های حسگر با پیشبینی داده ها
چالش های کاربرد داده های بزرگ در صنعت بهداشت و درمان
قابلیت های داده ی بزرگ و استراتژی های فناوری اطلاعات و ارتباطات، کلید تحول بهداشت ودرمان
راهکاری نوین برای تشخیص هویت افراد از روی چهره در مجموعه داده های بزرگ(مقیاس اینترنت)
بهبود مدیریت تجارت الکترونیک با استفاده از مدیریت کلیک ها در فضای کلان داده
بررسی کاربرد و چالش های کلان داده در تحلیل عقاید
تجارت اجتماعی بستر مولّد داد ه های عظیم:کاربردهای کاوش داده های عظیم در تجارت اجتماعی
نقش دادههای عظیم در پایش جامعه اطلاعاتی (مطالعه موردی در حوزه مخابرات و ارائه راهکار)

مقالات big data بخش پنجم:

ارائه خدمات زیرساخت فناوری اطلاعات در حوزه داده های عظیم: روشی جهت بهبود شرایط کسب وکار
مدیریت داده های عظیم در موتورهای جستجو
داده های عظیم در دوران پساژنوم
تحلیل داده های عظیم ثبت وقایع موتور جستجوی بومی با هدف رفتارشناسی و ذائقه سنجی کاربران فارسی زبان
ارائه مدلی جهت خوشه بندی جریان صفحات وب برای موتورهای جستجو با استفاده از محیط های توزیع شده
بررسی ابعاد بکارگیری داده کاوی در امر حسابرسی با داده های بزرگ
طبقه بندی کلان داده های نامتعادل با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی
الگوریتم های طبقه بندی کلان داده های نامتعادل
خوشه بندی داده های کلان بر اساس تکنیک سلسله مراتبی
classification در کلاى داده
خوشه بندی انعطاف پذیر مبتنی بر چگالی داده های عظیم شبکه
ذخیره سازی عکس در فیسبوک به شیوه ی Haystack
بررسی Big Data در شبکه های اجتماعی
تحلیلی از داده های عظیم در شبکه های اجتماعی

 

مقالات big data بخش ششم:

بررسی روند افزایش ابر داده ها و چالش های مدیریتی، کنترلی و پردازشی آن ها
تجارت اجتماعی بستر مولّد داده های عظیم:کاربردهای کاوش داده های عظیم در تجارت اجتماعی
بررسی ارتباط رایانش ابری، کلان داده و اینترنت اشیاء
بررسی پردازش داده های عظیم در محیط ابری
هوش تجاری در رایانش ابری
Efficient Support of Big Data Storage Systems on the Cloud
بررسی ابعاد کلان داده ها در محاسبات ابری
نرم افزارها و تکنولوژی های مدیریت داده های بزرگ در محیط محاسبات ابری
ارائه چهارچوب پیشنهادی تحلیل کلان داده بر بستر ابر
زیرساخت شبکه های مورد نیاز کاربردهای داده های عظیم در مراکز داده
تحلیل داده های عظیم به عنوان سرویس: مدلی برای ارایه خدمات تحلیل داده های عظیم بر بستر رایانش ابری
رایانش ابری: بستری برای پایگاه داده تحلیلی
مروری بر کاربرد رایانش ابری در داده های حجیم
بررسی روش های پردازش و ذخیره سازی داده های حجیم در محیط ابر

 

مقالات big data بخش هفتم:

بهبود توازن بار در مدل نگاشت کاهش جهت پردازش کلان داده در خوشه های ناهمگن
تکنیک های تحمل پذیری خطا در داده های بزرگ (big data) و خصوصیات آنها
مروری جامع بر انتخاب ویژگی در مجموعه داده های بزرگ با الگوریتم کلونی زنبورمصنوعی
امنیت و حریم خصوصی در کلان داده
ارائه راهکاری جهت حفظ حریم خصوصی کاربران در عصر داده های کلان
نگاهی کلان به موضوع کلان داده از بعد امنیت و استانداردسازی
حفظ جامعیت فایل ها با دانه بندی کوچک و در مقیاس بالا برای فایل سیستم های رمزنگاری توزیع شده

Big Data Taxonomy
بهبود تمامیت MapReduce با استفاده از واتر مارک
انجام داده کاوی های حجیم با استفاده از محاسبات ابری
کاربرد MapReduce در کلان داده ها
HadoopDB :یک معماری ترکیبی از MapReduce و DBM
مروری بر روش های استخراج موازی مجموعه اقلام پرتکرار بر اساس چارچوب MapReduce
بررسی الگوریتم MapReduce در سیستم های توزیع شده

 

مقالات big data بخش هشتم:

داده کاوی اطلاعات بانکی با استفاده از روش RFM و MapReduce در چارچوب Hadoop
بررسی چند روش زمان بندی در مدل برنامه نویسی موازی Hadoop MapReduce و چالشهای آن در زمینه محلیت و عملکرد بهتر
معرفی الگوریتم زمانبندی MK-ESAMRبرای تحلیل و بررسی داده های حجیم
سیستم تشخیص دست خط فارسی متنی بر الگوریتم FastDTWو مدل برنامه نویسیMapReduce از طریق فن آوری های محاسبات ابری
مروری بر روشهای خوشه بندی موازی داده های حجیم مبتنی بر MapReduce
ارائه یک روش موازی به منظور افزایش کارایی روش خوشه بندی فازی داده های حجیم بر Mapreduce اساس مدل
خوشه بندی Bisect k-means توزیع شده جهت کاوش بزرگ داده
پشتیبانی از هدوپ و پردازش بزرگ داده ها در MATLAB
مروری بر موازی سازی الگوریتم FP-Growth با استفاده از چهارچوب MapReduce

مقایسه روشهای پردازش کلان داده با استفاده از سیستم های پردازش داده موازی وMapReduce
اسکادی مپ ردیوس: روشی جهت حل کارای مسائل بر پایه نگاشت-کاهش
روشی نوین برای بهبود کارایی MapReduce با استفاده از ترکیب کننده تطبیقی
مروری بر زمان بندهای انطباقی کار در MapReduce
بررسی قابلیت به کارگیری چارچوب MapReduce به منظور قابل حل نمودن محاسبات علمی
پیش بینی ارتباط در شبکه های اجتماعی بر اساس اهمیت همسا یه های مشترک و با کمک پردازش Mapreduce
پردازش دادههای هواشناسی ایراى بر اساس Hadoop MapReduce
استفاده از الگوی MapReduce برای پردازش داده های حجیم در Hadoop
بررسی تأثیر گره های شتاب دهنده در کاهش زمان اتمام کار MapReduce در محیط های ابری ناهمگن

 

 

دانلود در سایت پیپرگرام (papergram.ir )

https://papergram.ir/%d9%84%db%8c%d8%b3%d8%aa-%d9%85%d9%82%d8%a7%d9%84%d8%a7%d8%aa

Share this post

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *