For the Wikipedia datasets we proce

For the Wikipedia datasets we process the dump from 3rd May 2014, so as to cover all events in the Twitter dataset. We have developed Hedera (Tran and Nguyen, 2014), a scalable tool for processing the Wikipedia revision history dataset based on Map-Reduce paradigm. In addition, we download the Wikipedia page view dataset that stores how
many times a Wikipedia article was requested on an hourly level. We process the dataset for the four months of our study and use Hedera to accumulate all view counts of redirects to the actual articles.

Kết quả (Việt) 1:

Cho Wikipedia datasets chúng tôi xử lý các bãi chứa từ 3 tháng 5 năm 2014, để bao gồm tất cả các sự kiện trong bộ dữ liệu Twitter. Chúng tôi đã phát triển Hedera (trần và Nguyễn, 2014), một công cụ khả năng mở rộng để xử lý số liệu lịch sử sửa đổi của Wikipedia dựa trên mô hình bản đồ giảm. Ngoài ra, chúng tôi tải về số liệu xem trang Wikipedia mà các cửa hàng như thế nàonhiều lần một bài viết Wikipedia được yêu cầu trên một mức độ hàng giờ. Chúng tôi xử lý bộ dữ liệu cho bốn tháng của nghiên cứu của chúng tôi và sử dụng Hedera để tích lũy tất cả nhìn buôn lậu chuyển hướng đến các bài viết thực tế.

Kết quả (Việt) 2:

Đối với các tập dữ liệu Wikipedia chúng tôi xử lý các bãi chứa từ ngày 3 tháng năm 2014, để trang trải tất cả các sự kiện trong tập dữ liệu Twitter. Chúng tôi đã phát triển Hedera (Trần và Nguyễn, 2014), một công cụ mở rộng để xử lý các dữ liệu lịch sử sửa đổi Wikipedia dựa trên bản đồ-Giảm mô. Ngoài ra, chúng tôi tải về các trang Wikipedia xem bộ dữ liệu lưu trữ bao
nhiêu lần một bài viết Wikipedia được yêu cầu về mức lương giờ. Chúng tôi xử lý các số liệu cho bốn tháng nghiên cứu của chúng tôi và sử dụng Hedera để tích lũy tất cả số lượt xem của các chuyển hướng đến các bài viết thực tế.