Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/65285
Títol: | Real-Time behavioural stream analysis with Big Data stack technologies |
Autoria: | Puertas Ballesteros, Pedro |
Tutor: | Andrés Sanz, Humberto |
Altres: | Universitat Oberta de Catalunya |
Resum: | En aquesta memòria es descriu la creació d'un projecte Big Data utilitzant les tecnologies de AWS Kinesis i Spark Streaming i de visualització de Looker. L'objectiu és poder valorar l'activitat del usuaris a través de les accions dintre de l'aplicació de Wallapop. Per tal de poder valorar aquesta es construeix una matriu de transicions on a través del model Hidden Markov es puntua aquestes. Per últim, es pre-bloquejen el usuaris per tal de valorar la seva activitat i prendre una decisió. |
Paraules clau: | Apache Hadoop wallapop Big data aprenentatge automàtic business intelligence |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Data de publicació: | 30-jun-2017 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
Puertas_Ballesteros_Pedro_MEMO¿RIA.docx | 56,93 MB | Microsoft Word XML | Veure/Obrir | |
Puertas_Ballesteros_Pedro_PRESENTACIO¿.pptx | 11,27 MB | Microsoft Powerpoint XML | Veure/Obrir | |
ppuertasbTFG0617memoria.pdf | Memoria del TFG | 2,9 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
ppuertasbTFG0617presentación.pdf | Presentación del TFG | 1,07 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons