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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Abdul Wahab, O., Rjoub, G., Bentahar, J., & Cohen, R. (2022). Federated against the cold: A trust-based federated learning approach to counter the cold start problem in recommendation systems. Information Sciences, 601, 189-206. Lien externe
Abdul Wahab, O., Cohen, R., Bentahar, J., Otrok, H., Mourad, A., & Rjoub, G. (2020). An endorsement-based trust bootstrapping approach for newcomer cloud services. Information Sciences, 527, 159-175. Lien externe
Bataineh, A. S., Bentahar, J., Mizouni, R., Abdul Wahab, O., Rjoub, G., & El Barachi, M. (2022). Cloud computing as a platform for monetizing data services: A two-sided game business model. IEEE Transactions on Network and Service Management, 19(2), 1336-1350. Lien externe
Bataineh, A. S., Bentahar, J., Abdul Wahab, O., Mizouni, R., & Rjoub, G. (décembre 2020). A game-based secure trading of big data and IoT services: blockchain as a two-sided market [Communication écrite]. Service-Oriented Computing, Dubai, United Arab Emirates. Non disponible
Rjoub, G., Bentahar, J., Abdul Wahab, O., Mizouni, R., Song, A., Cohen, R., Otrok, H., & Mourad, A. (2023). A Survey on Explainable Artificial Intelligence for Cybersecurity. IEEE Transactions on Network and Service Management, 20(4), 5115-5140. Lien externe
Rjoub, G., Bentahar, J., & Abdul Wahab, O. (juin 2023). Explainable Trust-aware Selection of Autonomous Vehicles Using LIME for One-Shot Federated Learning [Communication écrite]. International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC 2023), Marrakesh, Morocco. Lien externe
Rjoub, G., Abdul Wahab, O., Bentahar, J., Cohen, R., & Bataineh, A. S. (2022). Trust-augmented deep reinforcement learning for federated learning client selection. Information Systems Frontiers. Lien externe
Rjoub, G., Abdul Wahab, O., Bentahar, J., & Bataineh, A. (2022). Trust-driven reinforcement selection strategy for federated learning on IoT devices. Computing. Lien externe
Rjoub, G., Bentahar, J., Abdul Wahab, O., & Saleh Bataineh, A. (2021). Deep and reinforcement learning for automated task scheduling in large-scale cloud computing systems. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 33(23), e5919-e5919. Lien externe
Rjoub, G., Abdul Wahab, O., Bentahar, J., & Bataineh, A. S. (août 2021). Improving autonomous vehicles safety in snow weather using federated YOLO CNN learning [Communication écrite]. 17th International Conference on Mobile Web and Intelligent Information Systems. Non disponible
Rjoub, G., Bentahar, J., & Abdul Wahab, O. (2020). BigTrustScheduling: Trust-aware big data task scheduling approach in cloud computing environments. Future Generation Computer Systems, 110, 1079-1097. Lien externe
Rjoub, G., Abdul Wahab, O., Bentahar, J., & Bataineh, A. (décembre 2020). A trust and energy-aware double deep reinforcement learning scheduling strategy for federated learning on IoT devices [Communication écrite]. Service-Oriented Computing, Dubai, United Arab Emirates. Non disponible
Rjoub, G., Bentahar, J., Abdul Wahab, O., & Bataineh, A. (août 2019). Deep smart scheduling: A deep learning approach for automated big data scheduling over the cloud [Communication écrite]. 7th International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud 2019), Istanbul, Turkey. Lien externe
