Paralelizacija algoritma indukcije stabala odluke za procesiranje Big Data primjenom Hadoop i MapReduce : diplomski rad - Ćelić, Iris Veronika (I. Ćelić, 2015)
Sažetak na hrvatskom: Protekle godine svjedocile su vidljivom rastu big data i data mining tehnologija. Takoder, mnoge polemike vodile su se u vezi zaštite privatnosti u navedenoj domeni. Big data se ponajviše veže uz društvene mreže koje svakodnevno generiraju velike kolicine privatnih podataka milijuna korisnika. Analiza spomenutih podataka donosi iznimnu korist za pružatelje usluga te same korisnike, npr. poboljšanje kvalitete usluge. Sukladno tome, korisnici mogu profitirati dijeljenjem privatnih podataka, no s druge strane, takoder, dio tih podataka potrebno je zaštiti. Glavni cilj ovog diplomskog rada jest paralelizacija algoritma razvijenog za pružanje izvještaja korisnicima društvenih mreža o potencijalnim kršenjima privatnosti. Algoritam se temelji na poznatoj data mining tehnici - stablima odluke. Na temelju relevantnosti atributa, algoritam informira korisnika o informacijama koje mogu biti razotkrivene od trece strane. S obzirom na cinjenicu da algoritam generira model za svakog korisnika te šumu pravila za svaki atribut, uocen je problem performansi programa. Osnovni zadatak jest optimizacija navedenog algoritma kako bi se omogucilo procesiranje velikih kolicina podataka odnosno big data. Rješenje ovog problema pronašli smo u paralelizaciji cjelokupnog algoritma. Uocena su razlicita uska grla unutar programa koji se slijedno izvršava te su te komponente zasebno promatrane kao kanidati za paralelizaciju. Paralelizacija je ostvarena korištenjem alata Apache Hadoop te odgovarajuce MapReduce paradigme namjenjene big data obradi. Optimizacija algoritma potkrijepljena je razlicitim mjerenjima na grozdu racunala te testovima validacije.