You are here

Home » Content

Hadoop ve Mapreduce Teknolojisi aracılığıyla Gıda-tabanlı Mobil Uygulamaları için bir Arama Hizmeti

A Search Service for Food Consumption Mobile Applications via Hadoop and Mapreduce Technology

Journal Name:

  • Cumhuriyet Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Bilimleri Dergisi

Publication Year:

  • 2017

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
Many mobile applications on safe food consumption and e-health have been developed recently. Health conscious users highly regard such applications for safe food consumption, especially avoiding offending foods and additives. However, there is the lack of a comprehensive database containing structured or unstructured data to support such applications. In this paper we propose the Mobile Apps Search Sevice (MSS), a healthy food consumption search service for mobile applications utilizing Hadoop (a file system) and Mapreduce (MR- a framework). The MSS may work as a process behind any mobile application to provide a service to search for information on food and food additives. The MSS works by the same logic as a search engine (SE); it crawls over Web sources cataloguing relevant information for eventual use in responding to queries from mobile applications. MSS design and development are highlighted through its system architecture, query understanding, its use of the Hadoop/MR Environment, and action scripts. A case study helps displaying the virtues of MSS.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Son zamanlarda güvenli gıda tüketimi ve e-sağlık üzerine birçok mobil uygulama geliştirilmiştir. Sağlık bilinciyle hareket eden kullanıcılar, özellikle zararlı gıda ve katkı maddelerinden kaçınarak, güvenli gıda tüketimi için bu alana yönelik uygulamaları son derece önemsemektedir. Günümüzde bu tür uygulamaları destekleyen yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri içeren kapsamlı bir veritabanı eksikliği bulunmaktadır. Bu makalede mobil uygulamalar için sağlıklı bir gıda tüketimi arama hizmeti sunan Hadoop ve Mapreduce (MR) yaklaşımından yararlanan Mobile Apps Search Sevice (MSS) önerilmektedir. MSS, gıda ve gıda katkı maddeleri alanına yönelik hizmet vermekte ve mobil kullanıcıların sorgularını ele alarak bilgi sunma hizmetini kapsamaktadır. MSS herhangi bir mobil uygulamanın arkasındaki işlem olarak çalışabilir. Çünkü MSS, bir arama motoru ile aynı mantıkla çalışır; mobil uygulamalarda tıklamalarla oluşan kullanıcı sorgularına yanıt aramak ve kullanıcıya bilgi sunmak için bağlantılı bilgileri kataloglar ve web kaynakları üzerinde tarama yapar. MSS’in tasarımı ve geliştirilmesi, sistem mimarisi, sorgu anlayışı, Hadoop-MR ortamında ve Action Script kullanımı ile vurgulanmaktadır. Makalenin içinde, bir örnek olay incelemesi ile MSS'in genel özellikleri, işleyişi ve mevcut faydaları ortaya konulmuştur.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-hadoop-mapreduce-teknolojisi-araciligiyla-gida-tabanli-mobil-uygulamalari-icin-bir-arama-hizmeti.pdf
  • 1
79
94
  • Turkish

REFERENCES

References: 

[1] Doğan, Mustafa. Büyük Veri'nin kişiler ve kurumlar üzerindeki etkileri. Diss. İstanbul Bilgi Üniversitesi, 2014.
[2] Suel, T., et al. ODISSEA: A Peer-to-Peer Architecture for Scalable Web Search and Information Retrieval. In WebDB. 2003.
[3] Wu, X., et al., Data mining with big data. Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on, 2014. 26(1): p. 97-107.
[4] Fitzgerald, J., et al., Validated designs for object-oriented systems. 2005: Springer Science & Business Media.
[5] Ganesh, S., et al. Ontology-based web crawler. In Information Technology: Coding and Computing, 2004. Proceedings. ITCC 2004. International Conference on. 2004. IEEE.
[6] Huang, Eric H., et al. "Improving word representations via global context and multiple word prototypes." Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Long Papers-Volume 1. Association for Computational Linguistics, 2012.
[7] Brin, S. and L. Page, Reprint of: The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Computer networks, 2012. 56(18): p. 3825-3833.
[8] Kuchiki, A. and H. Tsukada, Flowchart Approach to Industrial Cluster Policy: Guangzhou’s Automobile Industry Cluster, In The Flowchart Approach to Industrial Cluster Policy. 2008, Springer. pp. 41-70.
[9] Ciganovic-Jankovic, D., T. Banek, and D. Milicic, Link analysis algorithms (HITS and PageRank) in the information retrieval context. Text Analysis and Retrieval 2014: p. 24.
[10] Cho, J., H. Garcia-Molina, and L. Page, Efficient crawling through URL ordering. 1998.
[11] Ertuğrul, D.Ç., FoodWiki: a Mobile App Examines Side Effects of Food Additives Via Semantic Web. Journal of medical systems, 2016. 40(2): pp. 1-15.
[12] Jansen, B.J., A. Spink, and T. Saracevic, Real life, real users, and real needs: a study and analysis of user queries on the web. Information processing & management, 2000. 36(2): p. 207-227.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com