دانلود تحقیق رشته کامپیوتر با عنوان داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از حامی فایل دانلود تحقیق رشته کامپیوتر با عنوان داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود تحقیق رشته کامپیوتر با عنوان داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

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 .

و ...
در فرمت ورد
در 38 صفحه
قابل ویرایش

پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش

اختصاصی از حامی فایل پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش که شامل 31 اسلاید و بشرح زیر میباشد:

نوع فایل : PowerPoint

ویژه ی رشته های مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعاتIT ، سخت افزار ، نرم افزار و .......

مقدمه
امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی 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 در SQL و 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
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 اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند .
داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .

فهرست
مفاهیم پایه در داده کاوی
تعریف داده کاوی
کاربردهای داده کاوی
خرده فروشی :
بیمه :
پزشکی :
بانکداری :
مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها
انبارش داده ها
انتخاب داده ها
تبدیل داده ها
کاوش در داده ها
تفسیر نتیجه
عملیاتهای داده کاوی
معیارهای انتخاب عملیات داده کاوی
عملیاتها و تکنیکهای داده کاوی
تحلیل پیوند
پارامترهای قوانین وابستگی
درجه پشتیبانی
درجه اطمینان
مدلها و الگوریتمهای داده کاوی
شبکه های عصبی
درخت های انتخاب
استنتاج قانون
الگوریتمهای ژنتیک
گامهای اصلی داده کاوی جهت کشف دانش
مراحل لازم برای ساخت یک پایگاه داده داده کاوی
آماده سازی داده برای مدل سازی
منابع و مراجع:

این فایل پاورپوینت که با زحمت فراوان گرداوری، تایپ و تدوین شده ،جهت یادگیری سریع ، ارایه و کنفرانس و... در خدمت شما دانشجویان و اساتید محترم خواهد بود.

*هدف ما راحتی شماست*

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

آموزش نرم افزار داده کاوی وکا

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

دانلود پروژه رشته نرم افزار با عنوان وب کاوی در صنعت

اختصاصی از حامی فایل دانلود پروژه رشته نرم افزار با عنوان وب کاوی در صنعت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پروژه رشته نرم افزار با عنوان وب کاوی در صنعت

مقدمه

با توسعه سیستم های اطلاعاتی، داده به یکی از منابع پراهمیت سازمان ها مبدل گشته است. بنابراین روش ها و تکنیک هایی برای دستیابی کارا به داده، اشتراک داده، استخراج اطلاعات از داده و استفاده از این اطلاعات، مورد نیاز می باشد. با ایجاد و گسترش وب و افزایش چشمگیر حجم اطلاعات، نیاز به این روش ها و تکنیک ها بیش از پیش احساس می شود. وب، محیطی وسیع، متنوع و پویا است که کاربران متعدد اسناد خود را در آن منتشر می کنند. در حال حاضر بیش از دو بیلیون صفحه در وب موجود است و این تعداد با نرخ 3/7 میلیون صفحه در روز افزایش مییابد. با توجه به حجم وسیع اطلاعات در وب، مدیریت آن با ابزارهای سنتی تقریبا غیر ممکن است و ابزارها و روش هایی نو برای مدیریت آن مورد نیاز است. به طور کلی کاربران وب در استفاده از آن با مشکلات زیر روبرو هستند:

و ...
در فرمت ورد
در 61 صفحه
قابل ویرایش