In dieser Arbeit wird ein Rahmenwerk "RAiSE" erörtert, bei dem es sich um eine maßgeschneiderte hybride Empfehlungsmaschine handelt, die auf der Grundlage der Erkundung klimatischer Muster die besten Gebiete für die Aussaat einer bestimmten Kultur empfiehlt. Es nutzt die Leistungsfähigkeit neuer Big-Data-Technologien wie Hadoop, um seine Ziele zu erreichen.

Ce travail traite d'un cadre "RAiSE" qui est un moteur de recommandation hybride sur mesure qui recommande les meilleures zones pour l'ensemencement d'une culture particulière sur la base de l'exploration des modèles climatiques. Le système exploite les mérites de différentes techniques, à savoir le traitement parallèle, le regroupement et la classification, pour obtenir des résultats. Il utilise la puissance des nouvelles technologies de big data comme Hadoop pour atteindre ses objectifs.

Die Medizinbranche wächst rasant und wird auch digitalisiert. Die Gesundheitsbranche generiert mithilfe elektronischer Patientenakten große Datenmengen. Es wird eine große Menge unstrukturierter, halbstrukturierter und strukturierter Daten generiert. Daher wird es wichtig, das tatsächliche Potenzial der stark unstrukturierten Daten zu nutzen. In Entwicklungsländern wie Indien ist eine der Hauptursachen für Sterblichkeit und Erkrankungen eine nicht übertragbare Krankheit, die chronische Nierenerkrankung. Bei der Erstdiagnose der Krankheit ist mehr Vorsicht geboten. Chronische...

L'industrie médicale se développe à un rythme soutenu et se numérise également. L'industrie de la santé génère une grande quantité de données à l'aide des dossiers médicaux électroniques. Un grand volume de données non structurées, semi-structurées et structurées est généré. Il devient donc important d'exploiter le potentiel réel des données hautement non structurées générées. Dans les pays en développement comme l'Inde, l'une des principales causes de mortalité et de maladie est une maladie non transmissible, l'insuffisance rénale chronique. Il faut être plus...