10 مقاله فارسی جدید درباره وب کاوی (web mining )

اختصاصی از حامی فایل 10 مقاله فارسی جدید درباره وب کاوی (web mining ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• 10 مقاله فارسی جدید درباره وب کاوی  جهت استفاده و بهره برداری قرار داده شده است ./

فرمت مقالات : PDF/

عناوین مقالات 

• ارائه یک سیستم توصیه گر با استفاده از وب کاوی مبتنی برکاربرد وب و مدل مارکوف . سال انتشار 2015
• ارزیابی فنون طبقه بندی در تشخیص وب سایت های جعلی مبتنی بر داده کاوی . سال انتشار 2016
• وب کاوی مبتنی بر رایانش ابری با استفاده از تکنیک MAP/REDUCE . سال انتشار 2016
• وب کاوی با استفاده از رایانش ابری . سال انتشار 2016
• مروری بر معماری و کاربردهای وب کاوی در تجارت الکترونیک . سال انتار 2016
• پاکسازی نویز در وب کاوی . سال انتشار 2015
• وب کاوی با استفاده از تکنیک کاربرد کاوش استفاده از وب و فرآیند آماده سازی داده : یک تحلیل کیفی . سال انتشار 2015
• استفاده از تکنیک های وب کاوی بمنظور تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی . سال انتشار 2015
• استفاده از یک طبقهبندی کننده فازی در وبکاوی . سال انتشار 2015
• ارائه یک مدل و بکاوی جهت بررسی و مدیریت رفتار استفاده از اینترنت کاربران یک سازمان . سال انتشار 2013

 

تماس با ما برای راهنمایی یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

 کانال تلگرام‌  @maghalecomputer

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

تحقیق داده کاوی و وب Data Mining in Semantic Web

اختصاصی از حامی فایل تحقیق داده کاوی و وب Data Mining in Semantic Web دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقدمه

امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده های ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد.

با استفاده ار پرسش های ساده درSQLو ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است .

از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحات به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند.

در این تحقیق ما به بررسی جنبه های مختلف داده کاوی در وب معنایی یا به اصطلاح وب کاوی میپردازیم.

چکیده

وب، همچون مغز بیکران همگانی است. مغزی که بسیار بیشتر از آنچه مغز یک انسان میتواند در خود جای دهد در خاطر دارد. خرد انباشته شده در وب ما را قادر میسازد تا ابعاد تازهای را تجربه کنیم. وب به عنوان بزرگترین بستر ضبط خلاقیت بشر مطرح است. ورود اینترنت به زندگی انسان و استفاده از آن به عنوان بستری برای تبادل، ذخیره و بازیابی اطلاعات، فرصت­های بسیاری از جمله ذخیره اطلاعات در محیطی نامحدود و بازیابی آن در این محیط را در اختیار انسان قرار داده است. امّا سیل روز افزون تولید اطلاعات و گوناگونی محتوای موجود در وب به عنوان عمدهترین خدمت موجود بر روی آن، بازیابی اطلاعات را با مشکل مواجه ساخته است. انسان با تلاش برای کنترل اطلاعات موجود در این اقیانوس بیکران اطلاعات و این مغز همگانی، سعی در بدست آوردن مربوط ترین اطلاعات موجود در این محیط دارد و این خود بزرگترین چالش عصر حاضر است.

رشد مجموعه های متن الکترونیک (برای مثال کتابخانه­های دیجیتال، وب و اینترانت) شدیداً دشواری یافتن اسناد مربوط را افزایش داده است. برای مثال رشد توانی اندازه وب، مطرح کننده نیازهای جدید به فنون بازیابی اطلاعات جاری بوده است.

در این تحقیق و پژوهش، ضمن بیان برخی مفاهیم، میکوشم با توجه به افزایش میزان تولید اطلاعات در وب، و تعدد نظامهای بازیابی موجود در وب، به رویکردهایی که عمدتاً این نظامها پیش گرفتهاند تا میزان جامعیت و مانعیت را برای کاربر مهار پذیر نمایند اشاره کنم. شایان ذکر است که رویکردهای خاص که توسط برخی نظامها دنبال میشود ذکر نشده و تنها رویکردهای عمومی که تقریباً تمامی نظامهای بازیابی وب مدار از آنها بهره میبرند بیان میشود.

تعداد صفحات انگلیسی : 0

تعداد صفحات فارسی : 86

نوع فایل های ضمیمه : Pdf+Word

تکنیک‌ها، ابزارها و روش‌های Web Data Mining وب کاوی

اختصاصی از حامی فایل تکنیک‌ها، ابزارها و روش‌های Web Data Mining وب کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه  پروژه  

تکنیک‌ها، ابزارها و روش‌های Web Data Mining

فایل  ورد قایل ویرایش 

125صفحه  ورد word 

فقط  9000تومان 

چکیده

در عصر حاضرWeb Mining  محیط اینترنت جهانی را تبدیل به محیطی کاربردی‌تر کرده است. که کاربران می‌توانند سریع‌تر و راحت‌تر اطلاعات مورد نیازشان را پیدا کنند که شامل : کشف و تحلیل داده، مستندات وmulti media  از محیط اینترنت جهانی می‌باشد.Web Mining  از جزئیات سند و محتویات سند و ساختار Hyper Link برای کمک به کاربر جهت مشاهده اطلاعات مورد نیازش استفاده می‌کند.

وب و موتورهای جستجو خودشان شامل اطلاعات ارتباطی درباره‌ی مستندات هستند وWeb Mining  این ارتباطات را کشف می‌کند و به سه بخش تقسیم بندی می‌نماید.

در اولین بخش Web Content Minin، موتورهای جستجو محتویات را با کلمات کلیدی تعریف می‌کنند و می‌شناسند. پیدا کردن کلمات کلیدی محتوا و پیدا کردن یک ارتباط بین محتوای صفحه‌ی وب و محتوای سوال کاربر، Content Mining گفته می‌شود.

Hyper Links اطلاعاتی را درباره‌ی سایر مستندات روی وب که در سند دیگری مهم هستند تهیه می‌کند. این لینک‌ها عمقی را به سند اضافه می‌کنند و حالت چند بعدی که از خصوصیات وب است ایجاد می‌کنند. کاوش این ساختار لینک دومین بخش یعنیWeb Structure Mining  است.

در نهایت ارتباطی با سایر مستندات روی وب که به وسیله‌ی جستجوی قبلی شناخته شده‌اند، وجود دارد. این ارتباط در صفحه‌های جستجو (log) و دستیابی ذخیره می‌شود. کاوش این Log ها سومین بخش یعنی Web Usage Mining را تشکیل می‌دهد.

درک کاربر اغلب یک بخش مهم از Web Mining است. تحلیل جستجوهای قبلی کاربر، شکلی که کاربر ترجیح می‌دهد اطلاعات پیدا شده را ببیند و سرعت در پاسخ ممکن است در پاسخ دادن به پرس و جوی کاربر موثر باشد.

Web Mining در ماهیت نظم خاصی دارد. پل زدن بین فیلدهایی مثل اطلاعات بازگشتی، پردازش زبان‌های طبیعی، استخراج اطلاعات، Machine Learning، پایگاه داده، داده کاوی، ذخیره‌ی داده، طراحی رابط کاربر و Visual کردن.

در این تحقیق ما به بررسی جنبه‌های مختلفWeb Data Mining  می‌پردازیم.

فهرست مطالب

فصل اول داده کاوی و وب 1

مقدمه. 2

1-1 کاوش داده روی وب... 3

1-2 الگوهای USAGE MINING.. 7

1-3 Web Structure Mining. 8

1-4 در خواست‌ها و جهت‌ها 10

1-5 خلاصه 11

فصل دوم پردازش‌ها و تکنیک‌های web data mining 12

 مقدمه 13

2-1 پردازش web data mining 13

2-2 چرا data mining web؟ 16

2-2-1 مراحل :Data mining 18

2-2-2 چالش‌ها 20

2-3 جنبه‌های واسط کاربر. 21

2-4 خروجی‌ها، متدها و تکنیک‌های web data mining   22

2-4-1 خروجی‌های data mining web 24

2-4-2 پیاده سازی‌های data mining web 27

2-5 data mining در مقابل data mining web   29

2-6 خلاصه 31

فصل سوم کاوش پایگاه داده‌های وب 32

مقدمه 33

3-1 مفهوم کلی جستجوی پایگاه داده‌های وب 33

3-2 توابع مدیریت پایگاه دادة وب و داده کاوی.. 34

3-3 اشتراک داده در مقابل داده کاوی در وب 36

3-4 کاوش پایگاه‌های دادة نیمه ساخت یافته 38

3-5 Web mining و Meta data 43

3-6 کاوش پایگاه داده‌های توزیع شده، ناهمگن، وراثتی و متحد در وب: 48

3-7 معماری‌ها و web data mining 58

3-8 خلاصه 61

فصل چهارم بازیابی اطلاعات و داده کاوی در وب 62

مقدمه 63

4-1 موتورهای جستجوگر. 63

4-2 web data mining برای موتورهای جستجو 65

4-3 پویش داده‌های چندگانه وب 68

4-4 کاوش متن 68

4-5 کاوش تصویر. 72

4-6 کاوش ویدئو 75

4-7 کاوشAudio 77

4-8 کاوش نوع داده‌ی چند رسانه‌ای 79

4-9 سیستم سوال/جواب و داده کاوی وب 82

4-10 زبانهایMark up و داده کاوی وب... 84

4-11 خلاصه 85

فصل پنجم مدیریت اطلاعات و داده کاوی وب... 86

مقدمه 87

5-1 Collaborative- Data mining: 87

5-2 مدیریت دانش‌ها و داده کاوی وب... 89

5-3 محاسبات بی‌سیم و داده کاوی وب... 91

5-4 کیفیت سرویس و داده کاوی وب... 93

5-5 خلاصه 95

فصل ششم کاوش الگوهای کاربردی و ساختار روی وب... 97

مقدمه 98

6-1 خروجی‌ها و تکنیک‌های web usage mining. 99

6-2 تحلیل web usage mining   101

6-3 CRM و کاربردهای تجارت هوشمند 103

6-4 کاوش ساختار روی وب 109

نتیجه گیری.. 111

مراجع 114

فهرست اشکال

فصل اول

شکل 1-1 طبقه بندی Web mining 3

شکل 1-2 : داده کاوی در وب 4

شکل 1-3 Web mining روی پایگاه داده‌ی رابطه‌ای 5

شکل 1-4 : داده کاوی چند رسانه‌ای 5

شکل 1-5 : انبار داده و کاوش در اینترنت... 6

شکل 1-6 : داده کاوی و visualization در اینترنت 7

شکل 1-7 : تحلیل الگوهای بکار رفته و پیش بینی رفتارها 8

شکل 1-8 : کاوش الگو 9

شکل 1-9 : وب کاوی در E-Commerce 10

شکل 1-10: وب کاوی برای موتورهای جستجو. 11

فصل دوم

شکل 2-1: برخی نواحی کاربرد data mining. 16

شکل 2-2: چرا data mining web؟ 17

شکل 2-3: مراحل جستجو. 19

شکل 2-4: پردازش روی نتایج.. 20

شکل 2-5 : برخی چالش‌های Data mining 21

شکل 2-6: مثالی از یک واسط کاربر برای جستجو. 22

شکل 2-7 : وظایف، تکنیک‌ها و روش‌های data mining. 24

شکل 2-8 : خروجی‌های data mining. 26

 شکل 2-9 : برخی پیاده سازی‌های data mining web 28

 شکل 2-10: تکنیک‌های web mining برای E- commerce 30

فصل سوم

شکل 3-1 : جستجو در پایگاه داده‌ها در وب 33

شکل 3-2: مکانیابی و وساطت برای کاوش در پایگاه دادة روی وب. 34

شکل 3-3: داده کاوی شیئی رابطه‌ای.. 35

شکل 3-4: توابع پایگاه داده وب و کاوش.... 36

شکل 3-5 : داده کاوی متحد شده : پیاده سازی I 37

شکل 3-6 : داده کاوی متحد شده: پیاده سازی II 37

شکل 3-7 : اتصال قوی بین داده کاو و DBMS. 39

شکل 3-8 : اتصال ضعیف بین داده کاو و DBMS. 39

شکل 3-9 : استخراج ساختار و سپس کاوش.... 40

شکل 3-10 : کاوش و سپس ادغام. 40

شکل 3-11: داده کاو مشابه یک واسط در یک ارتباط ضعیف DBMS نیمه ساخت یافته. 41

شکل 3-12: مخزن داده بر پایة XML: پیاده سازی 1. 42

شکل 3-13 : مخزن داده بر پایة XML : پیاده سازی 2. 42

شکل 3-14 : کاوش مخازن وب... 43

شکل 3-15: متادیتای استفاده شده در داده کاوی........................................................................................ 44

شکل 3-16: کاوش متادیتا 44

شکل 3-17: انبار و کاوش.... 45

شکل 3-18: متادیتا برای کاوش چند رسانه‌ای.. 46

شکل 3-19: متادیتا برای web mining 46

شکل 3-20 : متادیتا یک انبار مرکزی برای کاوش 47

شکل 3-21: پردازش و کاوش توزیع شده 48

شکل 3-22 : ماژول‌هایی از DP برای داده کاوی 49

شکل 3-23: مثال داده کاوی توزیع شده 49

شکل 3-24: داده کاوی روی پایگاه داده توزیع شده 50

شکل 3-25: داده کاوی روی منابع دادة نا همگن.. 51

شکل 3-26: کاوش و سپس اجتماع 51

شکل 3-27: کاوش interoperating و مخزن 52

شکل 3-28: عامل‌های داده کاوی اجتماعی 53

شکل 3-29: همکاری میان عامل‌های کاوش 53

شکل 3-30: سیستم‌ها کاوش را روی پایگاه دادة اشتراکی انجام می‌دهند. 54

شکل 3-31: واسط برای مجتمع سازی.. 55

شکل 3-32: مهاجرت و سپس کاوش.... 56

شکل 3-33: کاوش پایگاه داده‌های وراثتی.. 56

شکل 3-34: استخراج الگو از پایگاه داده‌ها وراثتی.. 57

 شکل 3-35: معماری 5 مرحله‌ای برای داده کاوی متحد. 58

شکل 3-36: معماری سه ردیفه داده کاو 59

شکل 3-37: encaps lation ماژول‌های داده کاوی مثل اشیاء 59

شکل 3-38: push/ pull و داده کاوی (یک مثال) 60

شکل 3-39: داده کاوی، سرورهای داده و سرورهای کاربردی.. 60

فصل چهارم

شکل 4-1 : موتورهای جستجو و وب سرورها 64

شکل 4-2 : ماژول‌های موتورهای جستجو. 64

شکل 4-3 : اتصال قوی بین وب کاو و موتور جستجو. 67

شکل 4-4 : ارتباط ضعیف بین موتور جستجو و وب کاو 67

شکل 4-5 : تبدیل دادۀ نا ساخت یافته به دادۀ ساخت یافته برای کاوش.... 69

شکل 4-6 : تکمیل سیستم بازیابی اطلاعات 70

شکل 4-7 : کاوش مستقیم روی داده‌های غیر ساخت یافته. 70

شکل 4-8 : طبقه بندی کاوش متن.. 72

شکل 4-9 :کاوش تصویر. 73

شکل 4-10: طبقه‌بندی کاوش تصویر. 74

شکل 4-11 : کاوش متن استخراج شده از داده با فرمت ویدئو. 76

شکل 4-12 : کاوش مستقیم داده با فرمت ویدئو. 76

شکل 4-13 : طبقه بندی کاوش ویدئو. 77

شکل 4-14 : کاوش متن استخراج شده از داده با فرمت صدا 77

شکل 4-15 : کاوش مستقیم داده با فرمت صدا 78

شکل 4-16 : طبقه بندی کاوش صدا 79

شکل 4-17 : کاوش و سپس اجتماع 80

شکل 4-18 : اجتماع و سپس کاوش 81

شکل 4-19 : کاوش داده‌ی چند رسانه‌ای 82

شکل 4-20 : سیستم سوال/ جواب + موتور جستجو + وب کاو 84

 شکل 4-21 : ارتباط قوی بین پایگاه داده‌ی XML و داده / وب کاو 85

شکل 4-22 : ارتباط ضعیف بین پایگاه داده‌ی XML و داده / وب کاو 85

فصل پنجم

شکل 5-1 : همکاری بین عامل‌های کاوش 87

 شکل 5-2 : همکاری تیم‌ها در استفاده از پایگاه داده‌های مشترک برای کاوش 88

شکل 5-4 : مدیریت دانش و داده کاوی وب 90

شکل 5-5 : آموزش و داده کاوی وب 91

شکل 5-6 : مدیریت اطلاعات بی سیم و داده کاوی وب... 93

 شکل 5-7 : Qos  و داده کاوی وب 94

شکل 5-8 : اجتماع سرویس‌های وب و داده کاوی.. 95

فصل ششم

شکل 6-1 : تحلیل الگوهای کاربردی و روندهای پیش‌بینی 98

 شکل 6-2: خروجی‌ها و تکنیک‌های داده کاوی 101

شکل 6-3: انواع تحلیل.. 103

شکل 6-4 : web mining برای e-commerce. 108

شکل 6-5 : بازبینی web structure mining. 109

شکل 6-6: خروجی‌های web structure mining. 110

پاورپوینت Web Mining

اختصاصی از حامی فایل پاورپوینت Web Mining دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل حاوی مطالعه Web Mining می باشد که به صورت فرمت PowerPoint در 15 اسلاید در اختیار شما عزیزان قرار گرفته است، در صورت تمایل می توانید این محصول را از فروشگاه خریداری و دانلود نمایید.

فهرست
درباره صفحات وب
داده کاوی چیست؟
وب کاوی چیست؟
مراحل وب کاوی
انواع داده کاوی
انواع الگوریتم های وب کاوی
کاربرد های عمده وب کاوی

تصویر محیط برنامه

بازاریابی هوشمند اینترنتی با استفاده از وب کاوی ( Web Mining )

اختصاصی از حامی فایل بازاریابی هوشمند اینترنتی با استفاده از وب کاوی ( Web Mining ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله با عنوان بازاریابی هوشمند اینترنتی با استفاده از وب کاوی ( Web Mining ) که در اولین کنفرانس بین المللی مدیریت، نوآوری و کارآفرینی ارائه شده آماده دانلود می باشد.

محل برگزاری: شیراز

سال برگزاری:1389

تعداد صفحه:21

محتویات فایل: فایل زیپ حاوی یک pdf

نویسند‌گان:
کرشنا زمانی - نویسنده مسئول: دانشجوی کارشناسی ارشد فناوری اطلاعات - تجارت الکترونیک- دانشگاه شیراز
حمیدرضا مومنی - دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر- هوش مصنوعی- دانشگاه شیراز
رضا اکبریان  - عضو هیئت علمی دانشگاه شیراز

چکیده

امروزه با گسترش روز افزون استفاده از اینترنت ، بازاریابی سنتی به واسطه ظرفیتهای فنی جدید و کانالهای فروش دیجیتالی دچار تحول شده است. بازاریابی اینترنتی انطباق و توسعه استراتژی های بازاریابی در محیط وب است و شامل همه عوامل موثر بربهره وری وب سایتها مانند ایده، محتوا، ساختار، روابط، اجرا، نگهداری، ارتقاء و تبلیغات می باشد. به واسطه ماهیت فضای سایبری اینترنت و عدم مراجعه فیزیکی مشتریان، تامین نیازها و بالا بردن کیفیت خدمات ارائه شده مستلزم داشتن دانش دقیق از اولویت های مورد نظر مشتریانی است که عموماً در بسیاری از موارد علاقه ای به پرس و جوهای طولانی و پرکردن فرمها ندارند. بنابراین مالکان سایت های فروش الکترونیکی مجبور هستند تا تمایلات و ترجیحات مشتریان را از فعل و انفعالات و اطلاعات ناشی از فرآیند فروش، جمع آوری نمایند و لذا اهمیت زیادی دارد که بدانند مشتریانشان به چه صورت از وب سایتهایشان استفاده می کنند. بنابراین آنها نیازمند دریافت بازخورد از آنها هستند زیرا که تداوم کسب و کار خود را در گرو تامین نیازهای مشتریان می بینند. بدیهی است استنتاج نتایج مفید، مستلزم تجزیه و تحلیل عمیق داده ها است. استفاده از تکنیک های وب کاوی می تواند مزیت موثری جهت طراحی بهینه ساختار وب سایت های فروش و در نتیجه افرایش جذب مشتریان بالقوه و نگهداری مشتریان بالفعل باشد. در این مقاله در حوزه web usage mining با استفاده از تکنیک های خوشه بندی و درخت های تصمیم در داده کاوی، سیستمی ارائه شده است که از اطلاعات ورودی کاربران (data entry user) ، اطلاعات وقایع سرور(server and cookie logs) و اطلاعات فروش(marketing and selling data)، به عنوان داده های ورودی جهت استخراج دانش استفاده کرده و به کمک نتایج حاصل از این آنالیز، الگویی منطقی برای طراحی بهینه ساختار وب سایت های فروش اینترنتی (site organization) ارائه می نماید. این الگو می تواند برای طراحان وب که در نظر دارند ساختار سایت و صفحات آن، مبتنی بر اصول صحیح بازاریابی باشد مورد استفاده قرار گیرد.