دانلود مقاله انگلیسی رایگان:داده های بزرگ و سیستم مدیریت معناشناسی برای شبکه های کامپیوتری - 2017
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
  • Big data and semantics management system for computer networks Big data and semantics management system for computer networks
    Big data and semantics management system for computer networks

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2017


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Big data and semantics management system for computer networks


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    داده های بزرگ و سیستم مدیریت معناشناسی برای شبکه های کامپیوتری


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Ad Hoc Networks, 57 (2017) 32-51. doi:10.1016/j.adhoc.2016.06.013


    نویسنده:

    Bassem Mokhtar a,∗, Mohamed Eltoweissy b,


    چکیده انگلیسی:

    We define “Big Networks” as those that generate big data and can benefit from big data management in their operations. Examples of big networks include the current Internet and the emerging Internet of things and social networks. The ever-increasing scale, complexity and heterogeneity of the Internet make it harder to discover emergent and anomalous behavior in the network traffic. We hypothesize that en dowing the otherwise semantically-oblivious Internet with “memory” management mimicking the human memory functionalities would help advance the Internet capability to learn, conceptualize and effectively and efficiently store traffic data and behavior, and to more accurately predict future events. Inspired by the functionalities of human memory, we proposed a distributed network memory management system, termed NetMem, to efficiently store Internet data and extract and utilize traffic semantics in matching and prediction processes. In particular, we explore Hidden Markov Models (HMM), Latent Dirichlet Allo cation (LDA), and simple statistical analysis-based techniques for semantic reasoning in NetMem. Addi tionally, we propose a hybrid intelligence technique for semantic reasoning integrating LDA and HMM to extract network semantics based on learning patterns and features with syntax and semantic dependen cies. We also utilize locality sensitive hashing for reducing dimensionality. Our simulation study using real network traffic demonstrates the benefits of NetMem and highlights the advantages and limitations of the aforementioned techniques.
    Keywords:Network management|Big data|Bio-inspired design|Semantics reasoning|Pattern learning|Hybrid intelligence


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 20
    حجم فایل: 4781 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: 8598 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 8598 :::::::: افراد آنلاین: 79