اعلام جامعة بابل | رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش" Enhanced Clustering Approach"

رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش" Enhanced Clustering Approach"

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 18/9/2024 42:43:09 PM

عدد المشاهدات : 178

رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش" Enhanced Clustering Approach"

ضحى فاضل عباس
كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش رسالة ماجستير " An Enhanced Clustering Approach for Sensor Data Stream"
لطالبة الماجستير ( فرح حسين علي عبدالسادة ) و بإشراف (د. سعد طالب حسون ) في قسم البرمجيات . و ذلك في الساعة التاسعة من صباح يوم الأربعاء المصادف 18/9/2024 و على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات

بينت الرسالة انه بعد الانتشار الواسع لأجهزة الاستشعار في جميع أنحاء العالم، أصبح الطلب على طرق فعالة لجمع ومعالجة البيانات المتدفقة أمرًا ضروريًا لفهم البيانات ومعالجتها واستخلاص النتائج منها. عند تحليل هذا النوع من البيانات المستمرة، من المهم فهم الأنماط التي تتبعها، وبنياتها المختلفة، وكيف تصل بمعدلات متفاوتة. هناك خوارزميات متعددة لمثل هذه البيانات، كل منها تحلل النتائج بطريقة محددة اعتمادًا على طبيعة البيانات، ولكل منها أدائها الخاص.
في هذه الأطروحة، تم تطبيق مرحلة المعالجة المسبقة على ثلاث مجموعات بيانات (مجموعة بيانات نوع الغطاء الحرجي، ومجموعة بيانات الكهرباء، ومجموعة بيانات شبكة الاستشعار اللاسلكية واسعة النطاق في الوقت الفعلي). ثم تم تنفيذ أربع خوارزميات لتجميع التدفقات: خوارزمية تجميع تدفقات البيانات (D-Stream)، وخوارزمية تجميع التدفقات القائمة على الكثافة (DenStream)، وخوارزمية تجميع التدفقات عالية الأداء (HPStream)، وخوارزمية شجرة التجميع (ClusTree). تهدف هذه الخوارزميات إلى معالجة بعض التحديات التي تواجهها، مما يجعل أدائها أكثر دقة وكفاءة وفعالية بحيث تظهر المجموعات بطريقة أكثر توازناً وتناسقاً. تم استخدام إضافة الضوضاء الغوسية لمحاكاة وصول البيانات المتدفقة.
تظهر النتائج من مجموعات البيانات المختلفة أن هذه النماذج تعمل بشكل أفضل وأكثر كفاءة. كما تم تقييم سلوكيات هذه النماذج باستخدام مقياس رسم الخرائط العنقودية (CMM). أظهرت النتائج أن أعلى درجات الدقة التي حققتها خوارزميات D-Stream وDenStream وHPStream وClusTree كانت 89? و98? و99? و97? على التوالي. أثبت النموذج أن خوارزمية HPStream هي الأكثر كفاءة في التجميع بدقة 99?. علاوة على ذلك، تفوق التنفيذ على بعض الخوارزميات الأخرى من الأعمال ذات الصلة.