Institutional Repository
Technical University of Crete
EN  |  EL

Search

Browse

My Space

Dynamic decision trees in a distributed environment

Moumoulidou Zafeiria

Simple record


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/2BB9DC34-CF39-4B54-8EE4-1B3F0C172142-
Identifierhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.78611-
Languageen-
Extent73 pagesen
TitleDynamic decision trees in a distributed environmenten
TitleΔυναμικά δένδρα απόφασης σε κατανεμημένο περιβάλλον el
CreatorMoumoulidou Zafeiriaen
CreatorΜουμουλιδου Ζαφειριαel
Contributor [Thesis Supervisor]Garofalakis Minosen
Contributor [Thesis Supervisor]Γαροφαλακης Μινωςel
Contributor [Committee Member]Samoladas Vasilisen
Contributor [Committee Member]Σαμολαδας Βασιληςel
Contributor [Committee Member]Deligiannakis Antoniosen
Contributor [Committee Member]Δεληγιαννακης Αντωνιοςel
PublisherΠολυτεχνείο Κρήτηςel
PublisherTechnical University of Creteen
Academic UnitTechnical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineeringen
Academic UnitΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
Content SummaryDecision trees is one the most popular methods in data mining since the intuition behind the models produced is close to human way of thinking. In particular, we focus on the stream processing model which belongs to one of the most realistic schemes since the volume and the production rate of data most of the time make the traditional processing methods ineffective. In this thesis we study the state-of-the-art Hoeffding Tree algorithm designed for building decision tree models over high speed data streams. More precisely, one of the most significant challenges in streaming decision trees, is that each instance of data is processed only once and it is not stored in memory. Thus, any decision regarding the growth of the tree should be made based only on a subset of the original data. In paraller, we study the geometric approach for monitoring threshold functions over distributed streams. In the aformentioned distributed setting, the data needed to compute the values of a function is split among diverse processing sites. So the authors design a monitoring scheme, where the sites do not need to send their data to a central node in order to detect whether the value of a function has crossed a threshold; as a result they manage to reduce the communication load. Finally, we propose a novel distributed algorithm for mining high-speed data streams, based on the state-of-the-art Hoeffding Tree algorithm and the ideas introduced in the geometric method.en
Content SummaryΤα δένδρα απόφασης είναι μια από τις πιο διαδεδομένες τεχνικές ανάλυσης και εξόρυξης δεδομένων αφού τα μοντέλα τα οποία παράγουν συνάδουν με τον ανθρώπινο τρόπο αντίληψης. Ειδικότερα, επιλέγουμε να ασχοληθούμε με το μοντέλο ανάλυσης ροών δεδομένων δεδόμενου ότι αποτελεί ένα από τα πιο ρεαλιστικά σχήματα αφού ο όγκος και ο ρυθμός των δεδομένων στη γενική περίπτωση καθιστά τις κλασσικές μεθόδους επεξεργασίας μη αποδοτικές. Πιο συγκεκριμένα, μελετάμε τον state-of-the-art αλγόριθμο των Hoeffding Trees για την σχεδίαση δένδρων απόφασης. Για τα δένδρα απόφασης σε ροές δεδομένων μία από τις πιο σημαντικές προκλήσεις είναι ότι κάθε δεδομένο το βλέπουμε και το επεξεργαζόμαστε μόνο μία φορά χωρίς να έχουμε τη δυνατότητα να το αποθήκευσουμε στη μνήμη. Έτσι, οποιαδήποτε απόφαση σε σχέση με την ανάπτυξη του δένδρου πρέπει να ολοκληρωθεί βάσει ενός υποσυνόλου του αρχικού όγκου των δεδομένων. Παράλληλα, μελετάμε το σχήμα γεωμετρικής παρακολούθησης της τιμής μιας συνάρτησης πάνω σε κατανεμημένες ρόες δεδομένων. Σε αυτό θεωρούμε ότι τα δεδομένα που χρειάζονται για τον υπολογισμό της τιμής της συνάρτησης είναι διαμοιρασμένα σε διάφορους κόμβους επεξεργασίας. Στόχος λοιπόν είναι η σχεδίαση ενός σχήματος παρακολούθησης όπου οι κόμβοι δε χρειάζεται να επικοινώνουν με κάποιο κεντρικό για να εντοπιστεί αν η τιμή της συνάρτησης ξεπέρασε κάποια τιμή έτσι ώστε να μειωθεί ο φόρτος επικοινωνίας. Τέλος, προτείνουμε ένα νέο κατανεμημένο μοντέλο σχεδίασης δενδρικών μοντέλων απόφασης συνδιάζοντας κατάλληλα ιδέες από τις δύο δουλειές.el
Type of ItemΔιπλωματική Εργασίαel
Type of ItemDiploma Worken
Licensehttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Date of Item2018-08-03-
Date of Publication2018-
SubjectGeometric Methoden
SubjectDistributed Decision Treesen
Bibliographic CitationZafeiria Moumoulidou, "Dynamic decision trees in a distributed environment", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2018en
Bibliographic CitationΖαφειρία Μουμουλίδου, "Δυναμικά δένδρα απόφασης σε κατανεμημένο περιβάλλον ", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2018el

Available Files

Services

Statistics