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L'analyse des réseaux sociaux est utilisée pour extraire les caractéristiques des communautés humaines et s'avère très utile dans une variété de domaines scientifiques. Le jeu de données d'un réseau social est souvent tel qu'un grand service d'analyse de données dans le nuage, dans lequel le calcul est effectué sur une plateforme parallèledans le nuage, devient un bon choix pour les chercheurs non expérimentés en programmation parallèle.Dans le nuage, l'un des principaux obstacles à l'efficacité des calculs et de l'analyse des données est ledéséquilibre de la communication (c'est-à-dire le…mehr

Produktbeschreibung
L'analyse des réseaux sociaux est utilisée pour extraire les caractéristiques des communautés humaines et s'avère très utile dans une variété de domaines scientifiques. Le jeu de données d'un réseau social est souvent tel qu'un grand service d'analyse de données dans le nuage, dans lequel le calcul est effectué sur une plateforme parallèledans le nuage, devient un bon choix pour les chercheurs non expérimentés en programmation parallèle.Dans le nuage, l'un des principaux obstacles à l'efficacité des calculs et de l'analyse des données est ledéséquilibre de la communication (c'est-à-dire le déséquilibre de la charge) entre les ordinateurs, causé par le comportement de groupe de l'humanité(par exemple, l'effet bandwagon). Les techniques traditionnelles d'équilibrage de charge nécessitent soitun effort significatif pour rééquilibrer les charges sur le n¿ud, ou ne peuvent pas bien gérer les traînards. Une approche générale tenant compte de l'exécution des traînards, SAE, pour prendre en charge le service d'analysedans le nuage. Elle propose une nouvelle méthode de calcul qui décompose les facteurs de stragglersdes processus d'extraction de caractéristiques en sous-processus plus fins, qui sont ensuite distribués sur des grappes d'ordinateurs pour une exécution parallèle. Les résultats expérimentaux montrent que SAE peut accélérer l'analyse jusqu'à 1,77 fois par rapport aux solutions de pointe.
Autorenporträt
La Sra. P. Santhuja obtuvo la licenciatura en CSIT y el máster en CSE en JNTUH. Actualmente trabaja como profesora asistente en el Departamento de CSE en el Instituto Malla Reddy de Ingeniería y Tecnología. Sus intereses de investigación actuales incluyen la ciencia de los datos y la cadena de bloques.