Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Classificação associativa incremental (LAC): diferenças entre revisões

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== Conclusão ==
 
Em este projeto, apresentamos tres estrategias para tornar o LAC um classificador distribuido utilizando o Hadoop e analisamos diferentes formas de particionar o teste para tentar melhorar otimizar o acesso a cache de regras.
 
 
Como nossos experimentos demostram um fator de grande importância é a boa distribuição das instancias em vários grupos, isto aliado a estrategias de agrupamento, por similaridade ou ordenação temporal, pode levar a melhores resultados. Desta forma teremos uma melhor distribuição de carga conjuntamente com um melhor aproveitamento da cache interna do LAC.
 
 
== Implementação Utilizada ==
 
O código utilizado encontra-se disponivel no [https://github.com/rloliveirajr/BigDataML github].
 
 
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