NEMICO: Mining network data through cloud-based data mining techniques

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Poster
Titolo: NEMICO: Mining network data through cloud-based data mining techniques
Autori: Baralis E.; Cagliero L.; Cerquitelli T.; Chiusano S.; Garza P.; Grimaudo L.; Pulvirenti F.
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 503-504
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: IEEE
Titolo del convegno: 7th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC 2014)
Luogo dell'evento: Londra, Regno Unito
Data dell'evento: 8-11 Dicembre 2014
Rilevanza dell'evento: Internazionale
Abstract: Thanks to the rapid advances in Internet-based applications, data acquisition and storage technologies, petabyte-sized network data collections are becoming more and more common, thus prompting the need for scalable data analysis solutions. By leveraging today's ubiquitous many-core computer architectures and the increasingly popular cloud computing paradigm, the applicability of data mining algorithms to these large volumes of network data can be scaled up to gain interesting insights. This paper proposes NEMICO, a comprehensive Big Data mining system targeted to network traffic flow analyses (e.g., traffic flow characterization, anomaly detection, multiplelevel pattern mining). NEMICO comprises new approaches that contribute to a paradigm-shift in distributed data mining by addressing most challenging issues related to Big Data, such as data sparsity, horizontal scaling, and parallel computation
Data: 2014
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave:
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
    Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
    Data di deposito: 10 Nov 2014 16:19
    Data ultima modifica (IRIS): 05 Feb 2016 13:52:27
    Data inserimento (PORTO): 15 Feb 2016 09:23
    Numero Identificativo (DOI): 10.1109/UCC.2014.72
    Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2573940
    Link resolver URL: Link resolver link
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