Proposition d'une méthode pour classifier les services IOT
| dc.contributor.author | - Kacha Karam Allah - Aissaoui Sana | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-19T09:33:41Z | |
| dc.date.available | 2024-09-19T09:33:41Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | L'Internet des objets (IoT) est aujourd'hui l'une des technologies à croissance rapide. Il s'agit d'une technologie grâce à laquelle des milliards d'objets ou d'appareils intelligents appelés « objets » peuvent utiliser plusieurs types de capteurs pour collecter divers types de données sur eux-mêmes et/ou sur l'environnement qui les entoure. Ils peuvent ensuite partager cela avec des parties autorisées pour servir à plusieurs fins telles que le contrôle et la surveillance des installations industrielles ou l'amélioration du service ou des fonctions de l'entreprise. Il y a actuellement 20 milliards d'appareils connectés à Internet. Le nombre passera à 70 milliards d'ici 2025. Alors que ces appareils nous facilitent la vie. Cette recherche propose une nouvelle approche pour la recherche services dans le grand nombre de services disponibles sur le Web en fonction des besoins de l'utilisateur, pour atteindre cet objectif, nous combinons deux algorithmes robustes : l'algorithme k-means est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique et l'algorithme génétique est l'un des algorithmes d'optimisation. K-means est un algorithme qui peut être utilisé pour regrouper efficacement les données en groupes en fonction des similitudes entre ces données. Un algorithme génétique est un algorithme qui peut être utilisé pour créer le service idéal à partir des données dont nous disposons. Mots-clés : Internet des objets (IoT), algorithme k-means, algorithme génétique. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-khenchela.dz:4000/handle/123456789/6642 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | Proposition d'une méthode pour classifier les services IOT | |
| dc.type | Thesis |