دانلود مقاله انگلیسی رایگان:الگوریتم C-Measure امکان سنجی امن در ابر برای خوشه بندی داده های بزرگ - 2018
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Secure weighted possibilistic c-means algorithm on cloud for clustering big data Secure weighted possibilistic c-means algorithm on cloud for clustering big data
    Secure weighted possibilistic c-means algorithm on cloud for clustering big data

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Secure weighted possibilistic c-means algorithm on cloud for clustering big data


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    الگوریتم C-Measure امکان سنجی امن در ابر برای خوشه بندی داده های بزرگ


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Information Sciences, Corrected proof: doi:10:1016/j:ins:2018:02:013


    نویسنده:

    Qingchen Zhang a,b, Laurence T. Yang a,b,∗, Arcangelo Castiglione c, Zhikui Chen d, Peng Li d


    چکیده انگلیسی:

    The weighted possibilistic c-means algorithm is an important soft clustering technique for big data analytics with cloud computing. However, the private data will be disclosed when the raw data is directly uploaded to cloud for efficient clustering. In this paper, a secure weighted possibilistic c-means algorithm based on the BGV encryption scheme is proposed for big data clustering on cloud. Specially, BGV is used to encrypt the raw data for the privacy preservation on cloud. Furthermore, the Taylor theorem is used to approximate the functions for calculating the weight value of each object and updating the membership matrix and the cluster centers as the polynomial functions which only include addition and multiplication operations such that the weighed possibilistic c-means algorithm can be securely and correctly performed on the encrypted data in cloud. Finally, the presented scheme is estimated on two big datasets, i.e., eGSAD and sWSN, by comparing with the traditional weighted possibilistic c-means method in terms of effectiveness, efficiency and scalability. The results show that the presented scheme performs more efficiently than the traditional weighted possiblistic c-means algorithm and it achieves a good scalability on cloud for big data clustering.
    Keywords: Big data ، Possibilistic c-means algorithm ، Cloud computing ، BGV


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11
    حجم فایل: 606 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2752 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 2752 :::::::: افراد آنلاین: 79