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【24h】

An Outlier Detect Algorithm using Big Data Processing and Internet of Things Architecture

机译:使用大数据处理和物联网架构的离群值检测算法

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摘要

Data management in the Internet of Things is a crucial aspect. Considering a world of interconnected objects which constantly exchange many kinds of information, the volume of generated data and involved processes, implies that data management becomes critical. The aim of this paper is to propose an outlier detection procedure using the K-means algorithm and Big Data processing using the Hadoop platform and Mahout implementation integrated with our chosen Internet of Things architecture.
机译:物联网中的数据管理是至关重要的方面。考虑到不断交换各种信息的互连对象的世界,生成的数据量和所涉及的流程意味着数据管理变得至关重要。本文的目的是提出一种使用K-means算法的离群点检测程序,以及使用Hadoop平台和Mahout实现并与我们所选的物联网架构集成的大数据处理技术。

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