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Efficient Data
sampling
and Reduction Methods in Large-Scale Forensic Analysis
Efficient Data Sampling and Reduction Methods in Large-Scale...
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2024 OPJU International Technology Conference on Smart Computing for Innovation and Advancement in Industry 4.0, OTCON 2024
作者:
Harika, Ala
Sharma, Praveen
Aravinda, K.
Nagpal, Amandeep
Praveen
Albawi, Ali
Institute of Aeronautical Engineering
Hyderabad Dundigal India
Ies Insititute of Technology and Management
Ies University Department of Computer Science & Engineering M. P Bhopal India
New Horizon College of Engineering
Department of Electronics and Communication Engineering Bangalore India
Lovely Professional University
Phagwara India
Lloyd Institute of Engineering & Technology
Knowledge Park II Uttar Pradesh Greater Noida201306 India
The Islamic University
College of Medical Technology Radiology Techniques Department Najaf Iraq
In this era of enormous, continuously changing datasets, forensic analysis needs innovative approaches that can adapt to changing data characteristics while maintaining data security. To satisfy this demand, our recom...
详细信息
ISBN: (纸本)9798350373783
In this era of enormous, continuously changing datasets, forensic analysis needs innovative approaches that can adapt to changing data characteristics while maintaining data security. To satisfy this demand, our recommended system includes all
algorithm
s for large forensic investigations. The
adaptive stratified sampling algorithm
sets the scene. It adjusts strata and sample quantities based on data attributes. The Feature Weighting with Machine Learning
algorithm
improves selection by weighting features using machine learning. Based on them, the dynamic cluster-based
sampling
algorithm
organizes data points dynamically. By determining how much information each data point has, the entropy-guided data reduction
algorithm
improves the framework. The Temporal Correlation Analysis
algorithm
finally allows you to view changing data. Tables3 and Tables4 indicate that our approach outperforms others in several key areas. The recommended technique outperforms others in accuracy, memory, F1 score, usability, stability, legal acceptability, ease of application, computing complexity, and freedom. The findings in Figures.6-10 indicate that the proposed framework can balance accuracy and memory, decrease data, and be highly usable, stable, and versatile. Finally, our technology represents a novel technique to conduct large-scale research. It is fast, adaptable, and data-safe. Machine learning, dynamic changes, and temporal variables make our platform robust and comprehensive for current forensic investigations. © 2024 IEEE.
关键词:
adaptive stratified sampling algorithm
algorithm
Optimization
Data Reduction
Data
sampling
Dynamic Cluster-based
sampling
Entropy-guided Data Reduction
Feature Weighting
Forensic Analysis
Machine Learning
Temporal Correlation Analysis
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