سمینار ارشد و کارشناسی با موضوع داده کاوی و کاربرد آن

اختصاصی از فایل هلپ سمینار ارشد و کارشناسی با موضوع داده کاوی و کاربرد آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point  (قابل ویرایش) تعداد اسلاید  : 61 اسلاید

فهرست مطالب

nمقدمه

nمعرفی داده‌کاوی و دلایل پیدایش آن

nجایگاه داده‌کاوی در علوم کامپیوتر

nمراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی

n

nکاربردهای داده‌کاوی

nکاربردهای تجاری

nکاربردهای علمی

nکاربردهای امنیتی

nتکنیکهای داده‌کاوی

nدسته بندی

nقوانین تداعی

nخوشه بندی

n

nآینده داده‌کاوی: کاربردهای جدید، چالشها و دستاوردها

nتشخیص ناهمگونی

nداده‌کاوی توزیع شده

nداده کاوی و حریم خصوصی

 

داده کاوی و دلایل پیدایش آن

 

 

nتوسعه تکنولوژیهای ذخیره و بازیابی اطلاعات

nافزایش روزافزون حجم اطلاعات ذخیره شده

nتنوع بسیار زیاد در اطلاعات موجود

n بانکهای اطلاعاتی

nفایلهای چندرسانه ای (تصاویر متحرک، فایلهای صوتی)

nاطلاعات متنی و فاقد ساختار

nآرشیوهای اطلاعاتی، به دلیل حجم بسیار زیاد، غالبا به مقبره های اطلاعات تبدیل می شوند.

nعلیرغم هزینه های سنگین در بخش تکنولوژی اطلاعات، بسیاری از تصمیمها همچنان در فقر اطلاعاتی اتخاذ می گردند.

nاز قابلیتهای بالقوه اطلاعات ذخیره شده استفاده نمی شود.

nنیاز به تبدیل اطلاعات به دانش در بسیاری زمینه ها  آشکار گردیده است.

nوقایعی نظیر 11 سپتامبر، لزوم خودکار یا حداقل نیمه خودکار بودن فرآیند تبدیل اطلاعات به دانش را به خوبی نشان می دهند.

nداده کاوی به دهه 80 برمی گردد.

nداده کاوی با تلاش برای اعمال تکنیکهای هوش مصنوعی بر روی بانکهای اطلاعاتی آغاز گردید.

 

پردازش اطلاعات:
از فایلهای متنی  تا داده کاوی

 

 

nحرکت از روشهای ابتدائی پردازش اطلاعات به داده کاوی، همواره برحسب نیاز
حوزه های  مختلف بوده است.

nسیر کلی تکنولوژی پردازش اطلاعات را می توان به صورت زیر خلاصه کرد:

nفایلها: اطلاعات ناهمگون، فاقد ساختار مشخص، اشتباهات متعدد، پردازش در حد تهیه فهرست

nبانکهای اطلاعاتی خاص: اطلاعات ناهمگون، اشتباهات نسبتا کمتر، گزارشات آماری ساده

nبانکهای اطلاعاتی رابطه ای: اطلاعات همگون، ارتباطات مشخص، اشتباهات کمتر، گزارشات آماری پیچیده و مقایسه ای و شامل ارتباطات عناصر مختلف

nبانکهای اطلاعاتی تحلیلی: ویژه تحلیل اطلاعات، ارائه یک مدل چندوجهی و امکان ساخت و مشاهده سریع گزارشات خاص، توانائی محدود در ذخیره سازی و پردازش انواع اطلاعات (معمولا فقط اطلاعات عددی)

nداده کاوی: امکان پردازش انواع اطلاعات، قابلیت کشف دانش از اطاعات موجود

 

 

 

 

جایگاه داده کاوی

 

nداده کاوی را می توان یک شاخه از یادگیری ماشین دانست.

nبه دلیل عدم وجود یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی، در نظر گرفتن آن به عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می تواند مورد بحث قرار گیرد.

nتلاشهای اندکی برای توسعه یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی انجام گرفته است.

nاین میزان تلاش کافی نبوده و به نتیجه قابل قبولی نرسیده است.

nتفسیر داده کاوی به عنوان زیر مجموعه ای از آمار، چندان قانع کننده نیست: مسائل با فضای حالت دارای ابعاد زیاد مهمترین وجه این تمایزند.

nتفسیر داده کاوی به عنوان فرآیندی جهت تخمین تابع توزیع احتمال توأم نمونه ها:  تکراری بودن داده کاوی چنین طبقه بندی را رد می کند.

nنظریه داده کاوی معادل فشرده سازی، داده کاوی را فرآیندی برای فشرده سازی اطلاعات ورودی، از طریق پیدا کردن یک ساختار مناسب برای آن در نظر می گیرد.

دانلود فایل ورد Word پروژه نقش داده کاوی در تجارت الکترونیک

اختصاصی از فایل هلپ دانلود فایل ورد Word پروژه نقش داده کاوی در تجارت الکترونیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات مقاله:

عنوان : کاربرد داده کاوی در تجارت الکترونیک

فرمت فایل: WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات: ۱۵۱

از هنگامی که رایانه در تحلیل و ذخیره سازی داده ها بکار رفت (۱۹۵۰) پس از حدود ۲۰ سال، حجم داده ها در پایگاه داده ها دو برابر شد. ولی پس از گذشت دو دهه و همزمان با پیشرفت فن آوری اطلاعات(IT)  هر دو سال یکبار حجم داده ها، دو برابر شده و همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه  داده ها چنان گسترش یافته‌اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند.

امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود است.[۳]حال با وجود سیستم های یکپارچه اطلاعاتی، سیستم های یکپارچه بانکی و تجارت الکترونیک، لحظه به لحظه به حجم داده ها در پایگاه داده های مربوط اضافه شده و باعث به وجود آمدن حانبارهای عظیمی از داده ها شده است.

چکیده            

تکنیکهای داده کاوی و متدلوژیهای ان

مقدمه

عناصر داده کاوی

پردازش تحلیلی پیوسته:

قوانین وابستگی:

شبکه های عصبی :

الگوریتم ژنتیکی:

نرم افزار

کاربردهای داده کاوی

داده کاوی  و کاربرد آندر کسب و کار هوشمند بانک

داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی

مدیریت موسسات دانشگاهی

داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database

ابزارهای تجاری داده کاوی

منابع اطلاعاتی مورد استفاده

انبار داده

مسائل کسب و کار برای داده‌کاوی

چرخهتعالیداده کاویچیست؟

متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرین‌های آن

یادگیری چیزهایی که درست نیستند

الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند

چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد

ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد

یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفاده‌اند

مدل‌ها، پروفایل‌سازی، و پیش‌بینی

پیش بینی

متدلوژی

مرحله 1: تبدیل مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی

مرحله 2: انتخاب داده مناسب

مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده

مرحله چهارم: ساختن یک مجموعه مدل

مرحله پنجم: تثبیت مسئله با داده‌ها

مرحله ششم: تبدیل داده برای آوردن اطلاعات به سطح

مرحله هفتم: ساختن مدلها

مرحله هشتم: ارزیابی مدل ها

مرحله نهم: استقرار مدل ها

مرحله 10: ارزیابی نتایج

مرحله یازدهم: شروع دوباره

وظایف داده‌کاوی‌

1- دسته‌بندی

2- خوشه‌بندی

3- تخمین

4- وابستگی

5- رگرسیون

6- پیشگویی

7- تحلیل توالی

8- تحلیل انحراف

9- نمایه‌سازی

تجارت الکترونیک

فصل اول: مقدمه ای بر تجارت الکترونیکی

1-  طبقه‌های مختلف تجارت الکترونیکی

2- تفاوت تجارت الکترونیکی با تجارت سنتی

3- نقش دولت در تجارت الکترونیک

فصل دوم : شکل دهی موقعیت بازار

1- چار چوبی برای تحلیل موقعیت بازار

1-1- پرورش موقعیت :

1-2-کشف هسته اصلی موقعیت :

1-3- شناسایی مشتریان هدف :

1-4- مطالعه توانمندیها و منابع شرکت :

1-5- اندازه گیری جذابیت موقیت :

2 ) ویژگی های تحلیل موقعیت بازار در اقتصاد جدید:

3_ دو نوع ارزش ( value type ) عمده

3_2_ ارزش های جدید (  New-To-The-World value ) :

4 – شناسایی نیاز های برآورده شده و برآورده نشده

4-1_ فرآیند تصمیم گیری مشتری

4-2_ آشکارسازی نیازهای برآورده شده و برآورده نشده

5- تعیین مشتریان ویژهای که شرکت قصد متقاعد کردن آنهارا دارد.

5-1- روشهایی برای تقسم بندی بازار:

5-2- تقسیم بندی قابل اجرا و معنی دار

_ تقسیم بندی قابل اجرا(Actionable Segmentation)

_ تقسیم بندی معنی دار

5-3-ترکیب مناسبی از متغیر ها

5-4-تناظر بازار و مشتریان هدف

۶- تأمین منابع

6-1- منابع شرکت :

6-2- شرکاﺀ :

٧- جذابیت یک موقعیت :

7-1- شدت رقابت

رقبای نزدیک (Adjacent competitors)  :

بررسی رقبا : (competitor Map)

7-2- پویایی های مربوط با مشتریان :

7-3-  فناوری :

7-4- سود دهی مالی :

8-ارزیابی نهایی(go/No-go)

مدلهای کسب و کار

آیا شرکت قادر است در مورد ارزش یا ارزشهای ارائه شده با دیگران رقابت کند؟

چگونه یک شرکت یک سرویس آنلاین را توسعه می دهد؟

یک سیستم منابع مناسب و موفق چگونه است؟

معیارهایی برای ارزیابی کیفیت یک سیستم منبع:

مشارکت (Partnership):

مدلهای سوددهی برای شرکتهای آنلاین چه هستند؟

2-1- مدلهای مبتنی بر کاربر و شرکت:

مدلهای مبتنی بر خلق ارزش توسط شرکت:

واسط مشتری

1- هفت عنصر طراحی برای واسط مشتری

2- چه چیز تعیین کننده جلوه یک وب سایت است؟

3- محتویات وب سایت

4- تشکل ها در سایت

5- اهرمهای مورد استفاده برای سفارشی کردن یک سایت

6- یک سایت چگونه با مشتریان خود ارتباط بر قرار می کند؟

7-  اتصال یک وب سایت با وب سایتهای دیگر

8- اشکال مختلف تجارت در وب سایت

تبادل الکترونیکی داده ها (EDI)

1- انواع خرید یک شرکت

2- خرید مواد مستقیم

3- تبادل الکترونیکی داده ها (EDI)

EDI های نسل آینده

منابع

دانلود متن کامل ورد Word پروژه داده کاوی پویا با استفاده از عامل

اختصاصی از فایل هلپ دانلود متن کامل ورد Word پروژه داده کاوی پویا با استفاده از عامل دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود متن کامل پایان نامه داده کاوی پویا با استفاده از عامل

پایان­­ نامه کارشناسی رشته مهندسی کامپیوتر گرایش نرم ­افزار

 تعداد صفحات : 157

چکیده

امروزه با توجه به گسترش روز افزون اطلاعاتی که بشر با آنها سر و کار دارد، بهره ­گیری از روشهایی همچون داده ­کاوی برای استخراج دانش و اطلاعات نهفته در داده­ها، امری غیرقابل اجتناب می­باشد. بدلیل حجم بسیار بالای داده­ ها در بسیاری از کاربردها و اهمیت بیشتر داده­ های جدید، ذخیره ­سازی این داده ­ها امری مقرون به صرفه نیست، لذا داده ­هایی که باید مورد پردازش قرار گیرند، همواره بصوت پویا در حال تغییر و تحول هستند. مساله دیگری که امروزه در بحث داده ­کاوی وجود دارد، بحث توزیع شدگی ذاتی داده­ها است. معمولا پایگاه هایی که این داده­ ها را ایجاد یا دریافت می­کنند، متعلق به افراد حقیقی یا حقوقی هستند که هر کدام بدنبال اهداف و منافع خود می­باشند و حاضر نیستند دانش خود را بطور رایگان در اختیار دیگران قرار دهند.

با توجه به قابلیتهای عامل و سیستمهای چندعامله و مناسب بودن آنها برای محیطهای پویا و توزیع شده بنظر می­رسد که بتوان از قابلیت های آنها برای داده­کاوی در محیطهای پویا و محیطهای توزیع شده بهره برد. اکثر کارهایی که تاکنون در زمینه بهره­گیری از عامل و سیستمهای چندعامله انجام شده است خصوصیتهایی همانند خودآغازی و بخصوص متحرک بودن عاملها را مورد بررسی قرار داده است و در آنها مواردی همچون هوشمندی، یادگیری، قابلیت استدلال، هدف گرایی و قابلیت های اجتماعی عاملها مورد بررسی قرار نگرفته است. در این تحقیق ما قصد داریم تا ضمن بررسی کارهای موجود در زمینه کاربرد عامل و سیستم های چندعامله در داده­کاوی، بحث طبقه­ بندی جریان داده­ها را در یک محیط پویا مورد بررسی قرار دهیم. ما مساله خود را در دو فاز مورد بررسی قرار خواهیم داد. در فاز اول خصوصیت های یک عامل تنها مورد بررسی قرار خواهد گرفت و در فاز دوم قابلیت های اجتماعی عاملها مانند مذاکره، دستیابی به توافق و … برای داده­ کاوی در یک محیط پویا و توزیع­ شده رقابتی مورد استفاده قرار خواهد گرفت. بطور کلی دستاوردهای اصلی این تحقیق عبارتند از

1) ارائه یک رویکرد مبتنی بر عامل برای مساله طبقه­ بندی جریان داده­ های دارای تغییر مفهوم و پویا با استفاده از قابلیتهای هدف گرایی، هوشمندی، یادگیری و استدلال

2) ارائه یک رویکرد مبتنی بر سیستمهای چندعامله برای طبقه­بندی جریان داده­های توزیع­شده در یک محیط رقابتی با استفاده از قابلیتهای اجتماعی عاملها و دستیابی به توافق.

نتایج حاصل از آزمایشات انجام شده در این پایان­ نامه نشان­ دهنده برتری استفاده از عاملها و سیستم های چندعامله برای بحث طبقه­ بندی و داده ­کاوی در محیطهای پویا و توزیع شده می­باشد.

فهرست مطالب

1. فصل اول – معرفی و آشنایی با مفاهیم اولیه

1-1- مقدمه­ ای بر داده­ کاوی

1-1-1- خوشه­ بندی

1-1-2- کشف قواعد وابستگی

1-1-3- طبقه­ بندی

1-1-3-1- طبقه­ بندی مبتنی بر قواعد

1-2- داده­ کاوی توزیع­ شده

1-3- عاملها و سیستم های چندعامله

1-3-1- عامل

1-3-1-1- مقایسه عامل با شی

1-3-1-2- معماری عامل ها

1-3-1-3- معماری BDI

1-3-2- سیستم ­های چندعامله

1-3-2-1- مذاکره

1-4- بهره ­گیری از عامل برای داده کاوی

1-4-1- سیستم­ های چندعامله، بستری برای داده­ کاوی توزیع شده

1-5- جمع ­بندی

1. فصل دوم – داده­ کاوی پویا
   

2-1- مقدمه­ ای بر داده­ کاوی پویا

2-2- جریان داده

2-3- طبقه­ بندی جریان داده

2-3-1- موضوعات پژوهشی

2-4- جمع­ بندی

1. فصل سوم – مروری بر کارهای انجام شده
   

3-1- مقدمه

3-2- داده­ کاوی توزیع­ شده ایستا

3-2-1- روشهای غیرمتمرکز

3-2-2- روشهای مبتنی بر توزیع ذاتی داده ­ها

3-3- کارهای مهم انجام شده در زمینه داده ­کاوی با استفاده از عامل 

3-4- کارهای انجام شده در زمینه طبقه­ بندی جریان داده ­ها

3-4-1- روشهای طبقه­ بندی Ensemble-based

3-4-2- درختهای تصمیم بسیار سریع

3-4-3- طبقه­ بندی On-Demand

3-4-4- OLIN

3-4-5- الگوریتم های LWClass

3-4-6- الگوریتم ANNCAD

3-4-7- الگوریتم SCALLOP

3-4-8- طبقه ­بندی جریان داده ­ها با استفاده از یک روش Rule-based

3-5- جمع­ بندی

1. فصل چهارم – تعریف مساله
   

4-1- مقدمه

4-2- تعریف مساله برای فاز اول

4-2-1- جریان داده

4-2-2- مفهوم یا مدل موجود در جریان داده

4-2-3- مساله طبقه­ بندی جریان داده­ های دارای تغییر مفهوم

4-3- تعریف مساله برای فاز دوم

1. فصل پنجم – رویکردهای پیشنهادی
   

5-1- مقدمه

5-2- رویکرد پیشنهادی برای فاز اول پروژه

5-2-1- عامل و ویژگی های آن در این مساله

5-2-2- عملکرد کلی عامل

5-2-3- معماری عامل

5-2-3-1- حسگرها

5-2-3-2- پایگاه دانش عامل

5-2-3-3- تابع ارزیابی محیط

5-2-3-3-1- نحوه تشخیص اطلاعات و نگهداری الگوهای recur در جریان داده  

5-2-3-3-2- نحوه استخراج الگوهای recur

5-2-3-3-3- نحوه بروزرسانی اطلاعات مربوط به الگوهای recur

5-2-3-3-4- نحوه محاسبه وقوع احتمال وقوع یک الگوی خاص

5-2-3-4- تابع سودمندی

5-2-3-5- بخش تصمیم­ گیری و Planning

5-2-3-5-1- بخش تصمیم­ گیری

5-2-3-5-2- Planning

5-2-3-6- بخش Action

5-3- رویکرد پیشنهادی برای فاز دوم مساله

5-3-1- عاملهای مشتری

5-3-2- عامل صفحه زرد

5-3-3- عاملهای داده­ کاو

5-3-3-1- معماری عاملهای داده­ کاو

5-3-3-1-1- تابع BRF

5-3-3-1-2- تابع Generate Options

5-3-3-1-3- تابع فیلتر

5-3-3-1-4- بخش Actions

5-3-3-1-5- Plan های عامل

5-3-3-1-5- 1- Plan مربوط به طبقه­ بندی

5-3-3-1-5-2- Plan مربوط به تطبیق طبقه ­بند

5-3-3-1-5-3- Plan مربوط به خرید و فروش قواعد با استفاده از مذاکره  

5-4- جمع ­بندی

1. فصل ششم – آزمایشات و نتایج
   

6-1- مقدمه

6-2- محیط عملیاتی

6-3- مجموعه داده­ های مورد استفاده

6-3-1- مجموعه داده­ های استاندارد

6-3-2- مجموعه داده­ های واقعی

6-4- معیارهای ارزیابی و روشهای مورد استفاده برای مقایسه

6-5- آزمایشات انجام شده

6-5-1- آزمایشات مربوط به فاز اول

6-5-2- آزمایشات مربوط به فاز دوم

6-6- جمع ­بندی

1. فصل هفتم- جمع­بندی و نتیجه­ گیری
   

 فهرست مراجع

فهرست اشکال

1. شکل 1-1- معماری BDI در عامل
   
2. شکل 3-1- درخت تحقیق مربوط به طبقه­بندی در مبحث داده­کاوی
   
3. شکل 3-2- طبقه­ بندی مبتنی بر Ensemble. Error! Bookmark not defined
4. شکل 3-3- چارچوب روش On-Demand
   
5. شکل 3-4- نمایی از سیستم OLIN
   
6. شکل 3-5- پروسه SCALLOP
   
7. شکل 5-1- نمودار ترتیب عملکرد عامل پیشنهادی
   
8. شکل 5-2- معماری عامل پیشنهادی
   
9. شکل 5-3- پنجره نظاره بر روی جریان داده­ها
   
10. شکل 5-4- گراف ایجاد شده از روی رشته مفهوم­ها
    
11. شکل 5-5- محل تجمع الگوهای استخراج شده از رشته مفهوم­ها
    
12. شکل 5-6- میزان محاسبه شده احتمالها به ازای مقادیر مختلف K
    
13. شکل 5-7- شبه کد Plan کلی عامل
    
14. شکل 5-8- نسبت واریانس به حاصلضرب 50 متغیر دارای مجموع ثابت
    
15. شکل 5-9- وزن دهی چند داده مختلف
    
16. شکل 5-10- نمایی کلی از سیستم چندعامله ایجاد شده
    
17. شکل 5-11- معماری BDI عامل داده­کاو
    
18. شکل 5-12- بخشی از جریان داده و قواعد استخراج شده از آن
    
19. شکل 5-13- بخشی از جریان داده و قواعد استخراج شده از آن
    
20. شکل 6-1- کد نمونه برای استفاده از بسته نرم افزاری weka
    
21. شکل 6-2- زمان لازم بر حسب میلی ثانیه برای داده ­های Stagger
    
22. شکل 6-3- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند
    
23. شکل 6-4- نمودار مربوط به زمان پردازش روشهای مختلف برای داده­ های HyperPlan
    
24. شکل 6-5- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه ­بند
    
25. شکل 6-6- نمودار مربوط به زمان پردازش روشهای مختلف برای داده ­های Nursery
    
26. شکل 6-7- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند برای داده ­های Nursery
    
27. شکل 6-8- عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده HyperPlan
    
28. شکل 6-9- نمودار عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده HyperPlan در یک بازه کوچکتر
    
29. شکل 6-10- نمودار عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده HyperPlan در یک بازه کوچکتر
    
30. شکل 6-11- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­ بند برای داده­های HyperPlan
    
31. شکل 6-12- عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده Stagger
    
32. شکل 6-13- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­بند برای داده­های Stagger
    
33. شکل 6-14- عملکرد روشهای مختلف بر روی مجموعه داده Nursery
    
34. شکل 6-15- زمان مصرف شده برای تطبیق طبقه­ بند برای داده­های Nursery
    
35. شکل 6-16- نمودار نتایج حاصل از طبقه­ بندی توزیع ­شده مجموعه داده Nursery
    

فهرست جدولها

1. جدول 1-1- ویژگیهای یک عامل
   
2. جدول 3-1- ماتریس حاصل از روش LWClass
   
3. جدول 3-2- مقایسه تکنیک های ذکر شده
   
4. جدول 5-1- ساختار اطلاعاتی ذخیره شده برای هر مفهوم و الگو
   
5. جدول 5-2- ساختار اطلاعاتی مربوط به وقوع الگوی “CFDA”
   
6. جدول 5-3- نمونه ای از خروجی تابع سودمندی عامل
   
7. جدول 5-4- اطلاعات مورد استفاده برای تخمین سودمندی یک قاعده
   
8. جدول 6-1- دقت طبقه­ بندی روشهای مختلف
   
9. جدول 6-2- نتایج حاصل از طبقه­ بندی توزیع شده مجموعه داده Nursery در سه مفهوم مختلف

دانلود پاورپوینت داده کاوی الگوهای تکرارشونده در جریان داده‌ها

اختصاصی از فایل هلپ دانلود پاورپوینت داده کاوی الگوهای تکرارشونده در جریان داده‌ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب پاورپوینت و قابل ویرایش در 40 اسلاید می باشد.

اسلاید 2

جریان داده

بسیاری از برنامه های کاربردی نوع داده جدیدی به نام جریان داده را تولید و تحلیل می کنند که در آن داده ها به صورت پویا به یک بستر ( یا پنجره ) وارد و یا از آن خارج می شوند .  خواص جریان داده :  حجم زیاد و گاه نامحدود  تغییرپویا  جریان به درون و خارج با یک ترتیب مشخص  پیمایش یکبار یا تعدا د محدود  نیازمند زمان پاسخ سریع ( اغلب بلادرنگ )  ممکن است دارای چندین منبع باشند .

اسلاید 4

در جریان داده تعدادی یا همه داده های ورودی که باید روی آنها عملیات انجام شود روی دیسک یا حافظه اصلی قرار ندارند و بیشتر به صورت جریان داده پیوسته می رسند .جریان داده ها از داده‌‌ های ذخیره شده در موارد زیر متفاوت اند : عناصر داده ها به صورت بر خط می رسند . سیستم هیچ گونه کنترلی روی ترتیب عناصر داده‌ای ( روی عناصر جریان یا جریانهای داده‌ای ) ، که جهت پردازش می‌رسند ، ندارد . جریانهای داده ای به صورت ذاتی از نظر اندازه نامحدود هستند . یک عنصر از جریان داده پس از پردازش یا نادیده در نظر گرفته می شود یا آرشیو می شود .

تحقیق جالب درباره ی داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق جالب درباره ی داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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 .