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Un 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 Mbarka Soualhia. 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.
Soualhia, M., Khomh, F., & Tahar, S. (2020). A Dynamic and Failure-aware Task Scheduling Framework for Hadoop. IEEE Transactions on Cloud Computing, 8(2), 553-569. Lien externe
Soualhia, M., Khomh, F., & Tahar, S. (2017). Task Scheduling in Big Data Platforms: A Systematic Literature Review. Journal of Systems and Software, 134(Supplement), 170-189. Lien externe
Soualhia, M., Khomh, F., & Tahar, S. (2015). ATLAS: a failure-aware scheduler for Hadoop. (Rapport technique). Lien externe
Soualhia, M., Khomh, F., & Tahar, S. (septembre 2021). Failure analysis of hadoop schedulers using an integration of model checking and simulation [Communication écrite]. 9th International Symposium on Symbolic Computation in Software Science (SCSS 2021). Lien externe
Soualhia, M., Fu, C., & Khomh, F. (novembre 2019). Infrastructure fault detection and prediction in edge cloud environments [Communication écrite]. 4th ACM/IEEE Symposium on Edge Computing (SEC 2019), Arlington, Virginia. Lien externe
Soualhia, M., Khomh, F., & Tahar, S. (août 2015). Predicting scheduling failures in the cloud: A case study with google clusters and hadoop on Amazon EMR [Communication écrite]. 17th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications, IEEE 7th International Symposium on Cyberspace Safety and Security and IEEE 12th International Conference on Embedded Software and Systems (HPCC-ICESS-CSS 2015), New York, NY, United states. Lien externe