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

مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از حامی فایل مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله کامل بعد از پرداخت

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحات: 22

نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

چکیده:

با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند .

داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و... داریم ، سپس  مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .

مقدمه :

هدف از این اراِئه و تحقیق بررسی روشهای مطرح داده کاوی است .داده کاوی هر نوع استخراج دانش و یا الگواز داده های موجود در پایگاه داده است که این دانشها و الگوها ضمنی و مستتر در داده ها هستند ,از داده کاوی می توان جهت امور رده بندی (Classification ) و تخمین (Estimation) ,پیش بینی (Prediction) و خوشه بندی (Clustering)استفاده کرد .داده کاوی دارای محاسن فراوانی است . از مهمترین آن محاسن کشف کردن دانش نهفته در سیستم است که به شناخت بهتر سیستم کمک می کند .به عنوان مثال می توان به استفاده ترکیبی از روش خوشه بندی جهت تخصیص بودجه به دسته های مختلف  از کتب اشاره کرد .

سیستمهای داده کاوی تقریبا از اوایل دهه 1990 مورد توجه قرار گرفتند . علت این امر نیز آن بود که تا آن زمان سازمانها بیشتر در پی ایجاد سیستمهای عملیاتی کامپیوتری بودند که به وسیله آنها بتوانند داده های موجود در سازمان خود را  سازماندهی کنند . پس از ایجاد این سیستمها ,روزانه حجم زیادی از اطلاعات جمع آوری میشد که تفسیر کردن آنها از عهده انسان خارج بود . به همین دلیل , نیاز به تکنیکی بود که از میان انبوه داده معنی استخراج کند و داده کاوی به همین منظور ایجاد و رشد یافت .

بنابر این هدف اصلی از داده کاوی ,کشف دانش نهفته در محیط مورد بررسی است که این دانش می تواند شکلهای گوناگونی داسته باشد . دانش استخراج شده می تواند به فرم الگوهای موجود در داده ها باشد که کشف این الگوها منجر به شناخت بهتر سیستم نیز می شود . الگوهای استخراجی عموما بیانگر روابط بین ویژگیهای سیستم هستند بعنوان مثال در سیستم تجاری یک الگو می تواند بیانگر رابطه بین نوع کالا و میزان تقاضای آن باشد .

در این تحقیق داده کاوی مورد بحث قرار می گیرد . علل استفاده از داده کاوی و منابعی که داده کاوی بر روی آنها اعمال می شود ,علاوه بر این خلاصه ای از روشهای رایج داده کاوی ارائه شده است . تکنیکهای داده کاوی و قوانین وابستگی و الگوریتمهای موجود (Apriori , Aprior TID, Partition, Eclat ,Max Eclat , Vector ) و الگوریتم با ساختار  Trie وfp grow و الگوریتمهای کاهشی مورد بررسی قرار می گیرند و در هر مورد مثالها , موارد کاربرد ,تکنیکها و نقاط قوت و ضعف  مورد بررسی قرار گرفته اند .  

آموزش نرم افزار داده کاوی وکا

اختصاصی از حامی فایل آموزش نرم افزار داده کاوی وکا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تحقیق درباره کاربرد داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی

اختصاصی از حامی فایل تحقیق درباره کاربرد داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 22 صفحه

چکیده:
  کتابخانه ها و موسسات آموزشی با مشکل مدیریت کارآمد بار سنگین داده ها که دائما نیز در حال افزایش است روبرو می باشند. نرم افزارهای کامپیوتری بکار گرفته شده برای این منظور، غالبا فقط برای  پرس و جوهای معمولی و پشتیبانی از مسائل مدیریتی و برنامه ریزی کوتاه مدت اداری جوابگو هستند. در حالیکه در عمق درون این حجم داده ها، الگوها و روابط بسیار جالبی میان پارامترهای مختلف بصورت پنهان باقی میماند. داده کاوی یکی از پیشرفتهای اخیر در حوزه کامپیوتر برای اکتشاف عمیق داده هاست. داده کاوی از اطلاعات پنهانی که برای برنامه ریزیهای استراتژیک و طولانی مدت میتواند حیاتی باشد پرده برداری میکند. تبیین مشخصه های اساسی فراینده داده کاوی و کشف کاربردهای ممکن آن در کتابداری و موسسات دانشگاهی اهداف اصلی این مقاله را شکل میدهند.
 
مقدمه
در دنیای بشدت رقابتی امروز، اطلاعات بعنوان یکی از فاکتورهای تولیدی مهم پدیدار شده است. در نتیجه تلاش برای استخراج اطلاعات از داده ها توجه بسیاری از افراد دخیل در صنعت اطلاعات و حوزه های وابسته را به خود جلب نموده است.
حجم بالای داده های دائما در حال رشد در همه حوزه ها و نیز تنوع آنها به شکل داده متنی، اعداد، گرافیکها، نقشه ها، عکسها،  تصاویر ماهواره ای و عکسهای گرفته شده با اشعه ایکس نمایانگر پیچیدگی کار تبدیل داده ها به اطلاعات است. علاوه بر این، تفاوت وسیع در فرآیندهای تولید داده مثل روش آنالوگ مبتنی بر کاغذ و روش دیجیتالی مبتنی بر کامپیوتر، مزید بر علت شده است. استراتژیها و فنون متعددی برای گردآوری، ذخیره، سازماندهی و مدیریت کارآمد داده های موجود و رسیدن به نتایج معنی دار بکار گرفته شده اند. بعلاوه، عملکرد مناسب ابرداده[1] که داده ای درباره داده است در عمل عالی بنظر میرسد.
 
پیشرفتهای حاصله در علم اطلاع رسانی و تکنولوژی اطلاعات، فنون و ابزارهای جدیدی برای غلبه بر رشد مستمر و تنوع بانکهای اطلاعاتی تامین می کنند. این پیشرفتها هم در بعد سخت افزاری و هم نرم افزاری حاصل شده اند. ریزپردازنده های سریع، ابزارهای ذخیره داده های انبوه پیوسته و غیر پیوسته، اسکنرها، چاپگرها و دیگر ابزارهای جانبی نمایانگر پیشرفتهای حوزه سخت افزار هستند. پیشرفتهای حاصل در نظامهای مدیریت بانک اطلاعات در طی چهار دهه گذشته نمایانگر تلاشهای بخش نرم افزاری است. این تلاشها در بخش نرم افزار را میتوان بعنوان یک حرکت پیشرونده از ایجاد یک بانک اطلاعات ساده تا شبکه ها و بانکهای اطلاعاتی رابطه ای و سلسله مراتبی برای پاسخگویی به نیاز روزافزون سازماندهی و بازیابی اطلاعات ملاحظه نمود. بدین منظور در هر دوره، نظامهای مدیریت بانک اطلاعاتی[2] مناسب سازگار با نرم افزار سیستم عامل و سخت افزار رایج گسترش یافته اند. در این رابطه میتوان از محصولاتی مانند، Dbase-IV, Unify, Sybase, Oracle  و غیره نام برد.
 
داده کاوی یکی از پیشرفتهای اخیر در راستای فن آوریهای مدیریت داده هاست. داده کاوی مجموعه ای از فنون است که به شخص امکان میدهد تا ورای داده پردازی معمولی حرکت کند و به استخراج اطلاعاتی که در انبوه داده ها مخفی و یا پنهان است کمک می کند. انگیزه برای گسترش داده کاوی بطور عمده از دنیای تجارت در دهه 1990 پدید آمد. مثلا داده کاوی در حوزه بازاریابی، بدلیل پیوستگی غیرقابل انتظاری که بین پروفایل یک مشتری و الگوی خرید او ایجاد میکند اهمیتی خاص دارد. (Barry and Linoff, 1997)
  
تحلیل رکوردهای حجیم نگهداری سخت افزارهای صنعتی، داده های هواشناسی و دیدن کانالهای تلوزیونی از دیگر کاربردهای آن است. در حوزه مدیریت کتابخانه کاربرد داده کاوی بعنوان فرایند ماخذ کاوی[3] نامگذاری شده است. این مقاله به کاربردهای داده کاوی در مدیریت کتابخانه ها و موسسات آموزشی می پردازد. در ابتدا به چند سیستم سازماندهی داده ها که ارتباط نزدیکی به داده کاوی دارند می پردازد؛ سپس عناصر داده ای توصیف میشوند و درپایان چگونگی بکارگیری داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات آموزشی مورد بحث قرار گرفته و مسائل عملی مرتبط در نظر گرفته می شوند.

هوشمندی کسب و کار

اختصاصی از حامی فایل هوشمندی کسب و کار دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

سیستم های هوشمندی کسب و کار، امکان استخراج الگوهای عملکردی و رفتاری از داده های موجود در مراکز داده را فراهم می نمایند.این الگوها در تهیه گزارش به منظور تصمیم سازی راهبردی و برنامه ریزی به مدیران کمک می نمایند. از جمله کاربردهای سیستم های مبتنی بر هوشمندی کسب و کار را می توان استخراج و تحلیل داده ها از منابع متعدد نظیر سیستم های برنامه ریزی منابع سازمان، مدیریت ارتباط مشتری، مدیریت زنجیره تامین، چرخه اتوماسیون اداری و اطلاعات بازار کسب و کار به منظور شناسایی الگوها و تشخیص مسائل عنوان نمود.