عنوان پایان نامه : وب کاوی در صنعت‎

قالب بندی : Word

شرح مختصر : با افزایش چشمگیر حجم اطلاعات و توسعه وب، نیاز به روش ها و تکنیک هایی که بتوانند امکان دستیابی کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بیش از پیش احساس می شود. وب کاوی یکی از زمینه های تحقیقاتی است که با به کارگیری تکنیک های داده کاوی به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرویس‌های وب می پردازد. در واقع وب کاوی، فرآیند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفید از داده های وب می باشد. روش های وب کاوی بر اساس آن که چه نوع داده ای را مورد کاوش قرار می دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسیم می شوند. طی این گزارش پس از معرفی وب کاوی و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوی با سایر زمینه های تحقیقاتی بررسی شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای این زمینه تحقیقاتی اشاره می شود. همچنین هر یک از انواع وب کاوی به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. برای این منظور مدل ها، الگوریتم ها و کاربردهای هر طبقه معرفی می شوند.

فهرست :

مقدمه

فصل دوم: داده کاوی

مقدمه ای بر داده کاوی

چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟

مراحل کشف دانش

جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف

داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟

داده کاوی و انبار داده ها

داده کاوی و OLAP

کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی

توصیف داده ها در داده کاوی

خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها

خوشه بندی

تحلیل لینک

مدل های پیش بینی داده ها

دسته بندی

رگرسیون

سری های زمانی

مدل ها و الگوریتم های داده کاوی

شبکه های عصبی

درخت تصمیم

Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)

Rule induction

Knearest neibour and memorybased reansoning(MBR)

رگرسیون منطقی

تحلیل تفکیکی

مدل افزودنی کلی (GAM)

Boosting

سلسله مراتب انتخابها

داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده‌کاوی و مدیریت دانش

فصل سوم: وب کاوی

تعریف وب کاوی

مراحل وب کاوی

وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط

وب کاوی و داده کاوی

وب کاوی و بازیابی اطلاعات

وب کاوی و استخراج اطلاعات

وب کاوی و یادگیری ماشین

انواع وب کاوی

چالش های وب کاوی

مشکلات ومحدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان

محتوا کاوی وب

فصل چهارم: وب کاوی در صنعت

انواع وب کاوی در صنعت

وب کاوی در صنعت نفت، گاز و پتروشیمی

مهندسی مخازن/ اکتشاف

مهندسی بهره برداری

مهندسی حفاری

بخشهای مدیریتی

کاربرد های دانش داده کاوی در صنعت بیمه

کاربردهای دانش داده کاوی در مدیریت شهری

کاربردهای داده کاوی در صنعت بانکداری

بخش بندی مشتریان

پژوهش های کاربردی

نتیجه گیری

منابع و ماخذ فارسی

مراجع و ماخذ لاتین و سایتهای اینترنتی

:: برچسب‌ها: دانلود پایان نامه وب کاوی در صنعت‎ , دانلود پایان نامه وب کاوی در صنعت‎ (فرمت word و باقابلیت ویرایش)تعداد صفحات 61 , وب کاوی , دیتاکاوی , وب کاوی در صنعت‎ , داده کاوی , پروژه داده کاوی , پایان نامه داده کاوی , تحقیق داده کاوی , مقدمه ای بر داده کاوی , چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است , موارد استفاده از داده کاوی , داده کاوی چیست , وب کاوی چیست , مراحل کشف دانش , تحقیق پیرامون داده کاوی , DATA MINING , تحقیق در مورد datamining , جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف , داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد , داده کاوی و انبار داده ها , داده کاوی و OLAP , OLAP , کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی , توصیف داده ها در دا ,
:: بازدید از این مطلب : 38

|

امتیاز مطلب : 0

|

تعداد امتیازدهندگان : 0

|

مجموع امتیاز : 0

این محصول حاوی یک فایل word ترجمه ی چکیده ی 3 مقاله ی انگلیسی جدید در زمینه ی داده کاوی به همراه فایل pdf مقالات مربوطه است.

:: برچسب‌ها: ترجمه , مقاله , کامپیوتر , داده کاوی , وب کاوی , الگوریتم , کشف الگو , بهینه سازی ,
:: بازدید از این مطلب : 41

|

امتیاز مطلب : 0

|

تعداد امتیازدهندگان : 0

|

مجموع امتیاز : 0

 کاملترین پروژه وب کاوی بر اساس دستاورد های وزارت صنعت و معدن

عنوان پایان نامه : وب کاوی در صنعت‎

قالب بندی : Word

قیمت : 9000

شرح مختصر : با افزایش چشمگیر حجم اطلاعات و توسعه وب، نیاز به روش ها و تکنیک هایی که بتوانند امکان دستیابی کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بیش از پیش احساس می شود. وب کاوی یکی از زمینه های تحقیقاتی است که با به کارگیری تکنیک های داده کاوی به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرویس‌های وب می پردازد. در واقع وب کاوی، فرآیند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفید از داده های وب می باشد. روش های وب کاوی بر اساس آن که چه نوع داده ای را مورد کاوش قرار می دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسیم می شوند. طی این گزارش پس از معرفی وب کاوی و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوی با سایر زمینه های تحقیقاتی بررسی شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای این زمینه تحقیقاتی اشاره می شود. همچنین هر یک از انواع وب کاوی به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. برای این منظور مدل ها، الگوریتم ها و کاربردهای هر طبقه معرفی می شوند.

فهرست :

مقدمه

فصل دوم: داده کاوی

مقدمه ای بر داده کاوی

چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟

مراحل کشف دانش

جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف

داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟

داده کاوی و انبار داده ها

داده کاوی و OLAP

کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی

توصیف داده ها در داده کاوی

خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها

خوشه بندی

تحلیل لینک

مدل های پیش بینی داده ها

دسته بندی

رگرسیون

سری های زمانی

مدل ها و الگوریتم های داده کاوی

شبکه های عصبی

درخت تصمیم

Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)

Rule induction

Knearest neibour and memorybased reansoning(MBR)

رگرسیون منطقی

تحلیل تفکیکی

مدل افزودنی کلی (GAM)

Boosting

سلسله مراتب انتخابها

داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده‌کاوی و مدیریت دانش

فصل سوم: وب کاوی

تعریف وب کاوی

مراحل وب کاوی

وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط

وب کاوی و داده کاوی

وب کاوی و بازیابی اطلاعات

وب کاوی و استخراج اطلاعات

وب کاوی و یادگیری ماشین

انواع وب کاوی

چالش های وب کاوی

مشکلات ومحدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان

محتوا کاوی وب

فصل چهارم: وب کاوی در صنعت

انواع وب کاوی در صنعت

وب کاوی در صنعت نفت، گاز و پتروشیمی

مهندسی مخازن/ اکتشاف

مهندسی بهره برداری

مهندسی حفاری

بخشهای مدیریتی

کاربرد های دانش داده کاوی در صنعت بیمه

کاربردهای دانش داده کاوی در مدیریت شهری

کاربردهای داده کاوی در صنعت بانکداری

بخش بندی مشتریان

پژوهش های کاربردی

نتیجه گیری

منابع و ماخذ فارسی

مراجع و ماخذ لاتین و سایتهای اینترنتی

:: برچسب‌ها: وب کاوی , صنعت ساختمان , پروژه , کارآفرینی ,
:: بازدید از این مطلب : 31

|

امتیاز مطلب : 0

|

تعداد امتیازدهندگان : 0

|

مجموع امتیاز : 0

داده کاوی، مفاهیم و کاربرد پروژه

 

مهندسی نرم افزار کامپیوتر

آفیس، فرمت داک، 108 صفحه

فهرست :

چکیده
مقدمه
فصل اول – مفاهیم داده کاوی
مديريت ذخيره سازی و دستيابی اطلاعات
ساختار بانک اطلاعاتی سازمان
داده کاوی (Data Mining)
مفاهيم پايه در داده کاوي
تعريف داده کاوي
مراحل فرايند کشف دانش از پايگاه داده ها
الگوريتم هاي داده كاوي
آماده سازي داده براي مدل سازي
درک قلمرو
ابزارهای تجاری داده کاوی Tools DM Commercial
منابع اطلاعاتی مورد استفاده
محدودیت های داده کاوی
حفاظت از حریم شخصی در سیستم‌های داده‌كاوی
فصل دوم : کاربردهای داده کاوی
کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک
داده كاوي درمديريت ارتباط بامشتري
کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی
داده کاوی و مدیریت موسسات دانشگاهی
داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها
داده‌كاوي و مديريت دانش
كاربرد داده‌كاوي در آموزش عالي
فصل سوم – بررسی موردی1: وب کاوی
معماری وب کاوی
مشكلات ومحدوديت هاي وب كاوي در سايت هاي فارسي زبان
محتوا کاوی وب
فصل چهارم – بررسی موردی 2 : داده کاوی در شهر الکترونیک
زمينه دادهکاوي در شهر الکترونيک
کاربردهاي دادهکاوي در شهر الکترونيک
چالشهاي دادهکاوي در شهر الکترونيک
مراجع و ماخذ

چکیده

امروزه با گسترش سيستم هاي پايگاهي و حجم بالاي داده ها ي ذخيره شده در اين سيستم ها ، نياز به ابزاري است تا بتوان داده هاي ذخيره شده را پردازش کردواطلاعات حاصل از اين پردازش را در اختيار کاربران قرار داد .
با استفاده از پرسش هاي ساده در SQL و ابزارهاي گوناگون گزارش گيري معمولي ، مي توان اطلاعاتي را در اختيار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتيجه گيري در مورد داده ها و روابط منطقي ميان آنها بپردازند اما وقتي که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمي توانند الگوهاي مفيد را در ميان حجم انبوه داده ها تشخيص دهند و يا اگر قادر به اين کار هم با شند ، هزينه عمليات از نظر نيروي انساني و مادي بسيار بالا است .
از سوي ديگر کاربران معمولا فرضيه اي را مطرح مي کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات يا رد فرضيه مي پردازند ، در حالي که امروزه نياز به روشهايي است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند يعني با کمترين دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه هاي منطقي را بيان نمايند .
داده کاوي يکي از مهمترين اين روشها است که به وسيله آن الگوهاي مفيد در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته مي شوند و اطلاعاتي را در اختيار کاربران و تحليل گران قرار مي دهند تا براساس آنها تصميمات مهم و حياتي در سازمانها اتخاذ شوند .
در داده کاوي از بخشي از علم آمار به نام تحليل اکتشافي داده ها استفاده مي شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکيد مي شود . علاوه بر اين داده کاوي با هوش مصنوعي و يادگيري ماشين نيز ارتباط تنگاتنگي دارد ، بنابراين مي توان گفت در داده کاوي تئوريهاي پايگاه داده ها ، هوش مصنوعي ، يادگيري ماشين و علم آمار را در هم مي آميزند تا زمينه کاربردي فراهم شود .
بايد توجه داشت که اصطلاح داده کاوي زماني به کار برده مي شود که با حجم بزرگي از داده ها ، در حد مگا يا ترابايت ، مواجه باشيم . در تمامي منابع داده کاوي بر اين مطلب تاکيد شده است .
هر چه حجم داده ها بيشتر و روابط ميان آنها پيچيده تر باشد دسترسي به اطلاعات نهفته در ميان داده ها مشکلتر مي شود و نقش داده کاوي به عنوان يکي از روشهاي کشف دانش ، روشن تر مي گردد .

مقدمه

با گسترش فناوري اطلاعات و ارتباطات درجهان و ورود سريع آن به زندگي روزمره مردم مسائل و ضرورت­هاي تازه­اي به­وجود­آمده­است .امروزه انسان توسعه يافته كسي است كه به اطلاعات دسترسي داشته­باشد و دسترسي به اطلاعات نه يك ضرورت،كه يك قدرت محسوب­مي­شود. دراين­ميان شهر­ها به عنوان مراكز قدرت انساني و تمدن­هاي بشري بيش از پيش اهميت­يافته­اند. به اعتقاد الوين تافلر، مردم كره زمين تا به امروز سه موج اساسي تحول راپشت سرگذاشته اند :
موج اول، موج انقلاب كشاوزي است كه زمان آغاز آن بركسي مشخص نيست.
موج دوم، انقلاب صنعتي است كه به دنبال اختراع ماشين بخار در سال 1764آغاز­ شد.
موج سوم يا انقلاب انفورماتيك است كه ازسال 1946 كه بشر به ساخت كامپيوتر نائل آمده آغاز گشته­است.
اگر در موج دوم سخت­افزارها به كمك انسان­ها مي­آمدند، درموج سوم اين نرم­افزار­ها هستند که به خدمت بشر مي­شتابند و تفكرات و تصورات آدمي را به شكل كدهاي صفر و يك و با كمك امواج ماهواره­اي مبادله ­مي­كنند.
در موج سوم، انسان هر روز که بيشتر ياد ­مي­گيرد، بيشترمي فهمدكه با حقيقت فاصله دارد .موج سوم راموج خردورزي نيز لقب داده اند زيرا در اين عرصه­ها، انسان­ها ديگر فرصت ندارند زياد با هم صحبت­كنند، همه چيز تعريف­شده و براي هر تعريف، يك كد درنظرگرفته­شده­است.
از سوی دیگر در دنیای به شدت 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 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 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.
تحلیل رکوردهای حجیم نگهداری سخت افزارهای صنعتی، داده های هواشناسی و دیدن کانال های تلوزیونی از دیگر کاربردهای آن است. در حوزه مدیریت کتابخانه کاربرد داده کاوی بعنوان فرایند ماخذ کاوی 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.

:: برچسب‌ها: داده , داده کاوی , مهندسی نرم افزار کامپیوتر , داده کاوی، مفاهیم و کاربرد پروژه , پروژه , مفاهیم و کاربرد , کاربرد پروژه , data , نرم افزار , مهندسی , پروژه مهندسی , ذخيره سازی , مديريت , اطلاعات , Data Mining , مدیریت بهینه وب سایت , مديريت دانش , وب کاوی , معماری وب کاوی , الکترونیک , کاوش , جست و جو ,
:: بازدید از این مطلب : 65

|

امتیاز مطلب : 0

|

تعداد امتیازدهندگان : 0

|

مجموع امتیاز : 0

وب کاوی در صنعت

آفیس،داکس،92 صفحه

رشته نرم افزار

فقط شماره صفحه در فهرست مطالب باید شماره گذاری شود .

چکيده

با افزايش چشمگير حجم اطلاعات و توسعه وب، نياز به روش ها و تکنيک هايي که بتوانند امکان دستيابي کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بيش از پيش احساس مي شود. وب کاوي يکي از زمينه هاي تحقيقاتي است که با به کارگيري تکنيک هاي داده کاوي به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرويس‌هاي وب مي پردازد. در واقعوب کاوي، فرآيند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفيد از داده هاي وب مي باشد. روش هاي وب کاوي بر اساس آن که چه نوع داده اي را مورد کاوش قرار مي دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسيم می شوند. طي اين گزارش پس از معرفی وب کاوي و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوي با ساير زمينه هاي تحقيقاتي بررسي شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای اين زمينه تحقيقاتي اشاره مي شود. همچنين هر يک از انواع وب کاوي به تفصيل مورد بررسي قرار مي گيرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. براي اين منظور مدل ها، الگوريتم ها و کاربردهاي هر طبقه معرفي مي شوند.

فهرست مطالب

فصل اول:مقدمه
فصل دوم:داده کاوی
2- 1 مقدمه ای برداده کاوی
2-1-1 چه چيزی سبب پيدايش داده کاوی شده است؟
2-2 مراحل کشف دانش
2- 3 جایگاه داده کاوی درمیان علوم مختلف
2-4 داده کاوی چه کارهایی نمیتواندانجام دهد؟
2-5 داده کاوی وانبارداده ها
2-6 داده کاوی وOLAP
2-7 کاربردیادگیری ماشین وآماردرداده کاوی
2-8 توصیف داده هادر داده کاوی
2-8-1 خلاصه سازی وبه تصویردرآوردن داده ها
2-8-2 خوشه بندی
2-8-3 تحلیل لینک
2-9 مدلهای پیشبینی داده ها
2-9-1 دسته بندی
2-9-2 رگرسیون
2-9-3 سریهای زمانی
2-10 مدلهاوالگوریتمهای داده کاوی
2-10-1 شبکه های عصبی
2-10-2 درخت تصمیم
2-10-3 Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)
2-10-4 Rule induction
2-10-5 K-nearest neibour and memory-based reansoning(MBR)
2-10-6 رگرسیون منطقی
2-10-7 تحلیل تفکیکی
2-10-8 مدل افزودنیکلی (GAM)
2-10-9 Boosting
2-11 سلسله مراتب انتخابها
2-12داده کاوی ومدیریت بهینه وب سایتها
2-13داده‌كاوي ومديريت دانش
فصل سوم: وب کاوی
3-1 تعریف وبکاوی
3-2 مراحل وبکاوي
3-3 وبکاوي وزمينه هاي تحقيقاتي مرتبط
3-3-1 وب کاوي وداده کاوي
3-3-2 وبکاوي وبازيابي اطلاعات
3-3-3 وب کاوي واستخراج اطلاعات
3-3-4 وب کاوي ويادگيري ماشين
3-4 انواع وبکاوي
3-5 چالشهاي وبکاوي
3-6مشكلات ومحدوديتهاي وبكاوي درسايتهاي فارسي زبان
3-7 محتواکاوی وب
فصل چهارم: وب کاوی در صنعت
4-1 انواع وبکاوی درصنعت
4-1-1وبکاوی درصنعت نفت،گازوپتروشیمی
4-1-1-1 مهندسی مخازن/ اکتشاف
4-1-1-2مهندسی بهره برداری
4-1-1- 3مهندسی حفاری
4-1-1-4بخشهای مدیریتی
4-1-2 کاربردهای دانش داده کاوی درصنعت بیمه
4-1-3کاربردهای دانش داده کاوی درمدیریت شهری
4-1-4کاربردهای داده کاوی درصنعت بانکداری
4-1-4-1بخشبندی مشتریان
4-2 پژوهشهای کاربردی
نتيجه گيري
منابع وماخذفارسی
مراجع وماخذلاتین وسایتهای اینترنتی

مقدمه

با توسعه سيستم هاي اطلاعاتي، داده به يکي از منابع پراهميت سازمان ها مبدل گشته است. بنابراين روش ها و تکنيک هايي براي دستيابي کارا به داده، اشتراک داده، استخراج اطلاعات از داده و استفاده از اين اطلاعات، مورد نياز مي باشد. با ايجاد و گسترش وب و افزايش چشمگير حجم اطلاعات، نياز به اين روش ها و تکنيک ها بيش از پيش احساس مي شود. وب، محيطي وسيع، متنوع و پويا است که کاربران متعدد اسناد خود را در آن منتشر مي کنند. در حال حاضر بيش از دو بيليون صفحه در وب موجود است و اين تعداد با نرخ 3/7 ميليون صفحه در روز افزايش مييابد. با توجه به حجم وسيع اطلاعات در وب، مديريت آن با ابزارهاي سنتي تقريبا غير ممکن است و ابزارها و روش هايي نو براي مديريت آن مورد نياز است. به طور کلي کاربران وب در استفاده از آن با مشکلات زير روبرو هستند:

1. يافتن اطلاعات مرتبط:

يافتن اطلاعات مورد نياز در وب دشوار مي باشد. روش هاي سنتي بازيابي اطلاعات که براي جستجوي اطلاعات در پايگاه داده ها به کار مي روند، قابل استفاده در وب نمي‌باشند وکاربران معمولا از موتورهاي جستجو که مهمترين و رايج ترين ابزار براييافتن اطلاعات در وب مي باشند، استفاده مي کنند. اين موتورها، يک پرس و جوي مبتني بر کلمات کليدي از کاربر دريافت کرده و در پاسخ ليستي از اسناد مرتبط با پرس و جوي وي را که بر اساس ميزان ارتباط با اين پرس و جو مرتب شده اند، به وي ارائه مي کنند. اما موتورهاي جستجو داراي دو مشکل اصليهستند. اولا دقت موتورهاي جستجو پايين است، چراکه اين موتورها در پاسخ به يک پرس و جوي کاربر صدها يا هزاران سند را بازيابي مي کنند، در حالي که بسياري از اسناد بازيابي شده توسط آنها با نياز اطلاعاتي کاربر مرتبط نمي باشند. دوما ميزان فراخواناين موتورها کم مي باشد، به آن معني که قادر به بازيابي کليه اسناد مرتبط با نياز اطلاعاتي کاربر نيستند. چراکه حجم اسناد در وب بسيار زياد است و موتورهاي جستجو قادر به نگهداري اطلاعات کليه اسناد وب، در پايگاه داده هاي خود نمي باشند. 
2. ايجاد دانش جديد با استفاده از اطلاعات موجود در وب:

اين مشکل در واقع بخشي از مشکل مطرح شده در قسمت قبل مي باشد. در حال حاضر اين سوال مطرح است که چگونه مي توان داده هاي فراوان موجود در وب را به دانشي قابل استفاده تبديل کرد، به طوري که يافتن اطلاعات مورد نياز در آن به سادگي صورت بگيرد. همچنين چگونه مي توان با استفاده از داده هاي وب به اطلاعات و دانشي جديد دست يافت.
3. خصوصي سازي اطلاعات:

از آن جا که کاربران متفاوت هر يک درباره نوع و نحوه بازنمايي اطلاعات سليقه خاصي دارند،اين مسئله بايد توسط تامين کنندگان اطلاعات در وب مورد توجه قرار بگيرد. براي اين منظور با توجه به خواسته ها و تمايلات کاربران متفاوت، نحوه ارائه اطلاعات به آنها بايد سفارشي گردد. 

تکنيک هاي وب کاويقادر به حل اين مشکلات مي باشند. دروب کاويبه صورت زير تعريف شده است:

وب کاوي به کارگيري تکنيک هاي داده کاوي براي کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرويس هاي وب مي باشد.
البته تکنيک هاي وب کاوي تنها ابزار موجود براي حل اين مشکلات نيستند. بلکه تکنيک هاي مختلفي از ساير زمينه هاي تحقيقاتي همچون پايگاه داده ها، بازيابي اطلاعات، پردازش زبان طبيعيقابل استفاده در اين زمينه مي باشند. همچنين تکنينک هاي وب کاوي مي توانند به صورت مستقيم يا غير مستقيم براي حل اين مشکلات به کار روند. منظور از رويکرد مستقيم آن است که کاربرد تکنيک هاي وب کاوي به صورت مستقيم مشکلات مطرح شده را حل مي نمايد. يک عامل گروه خبري که مرتبط بودن يک خبر به يک کاربر را تعيين مي کند، مثالي از اين رويکرد مي باشد. اما در رويکرد غير مستقيم، تکنيک هاي وب کاوي به عنوان بخشي از يک روش جامع تر که به حل اين مشکلات مي پردازد، مورد استفاده قرار مي گيرند.
با توجه به گسترش روز افزون حجم اطلاعات در وب و ارتباط وب کاوي با تجارت الکترونيکي، وب کاوي به يک زمينه تحقيقاتي وسيع مبدل گشته است. طي اين گزارش پس از بررسي مراحل وب کاوي،انواع آن معرفي مي شوند. سپس ارتباط وب کاوي با ساير زمينه هاي تحقيقاتي بررسي شده و به چالش ها و مشکلات اين زمينه تحقيقاتي اشاره مي شود. در ادامه هر يک از انواع وب کاوي به تفصيل مورد بررسي قرار مي گيرند. براي اين منظور مدل ها، الگوريتم ها و کاربردهايهر طبقه معرفي مي شوند. در پايان نيز به برخي از نمونه کاربردهاي واقعي وب کاوياشاره مي شود.


فصل دوم
داده کاوی



2-1مقدمه­ای بر داده­کاوی

در دو دهه قبل توانايي های فنی بشر در برای توليد و جمع آوری داده‌ها به سرعت افزايش يافته است. عواملی نظير استفاده گسترده از بارکد برای توليدات تجاری، به خدمت گرفتن کامپيوتر در کسب و کار، علوم، خدمات دولتی و پيشرفت در وسائل جمع آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاوير تا سيستمهای سنجش از دور ماهواره ای، در اين تغييرات نقش مهمی دارند .
بطور کلی استفاده همگانی از وب و اينترنت به عنوان يک سيستم اطلاع رسانی جهانی ما را مواجه با حجم زیادی از داده و اطلاعات می‌کند. اين رشد انفجاری در داده‌های ذخيره شده، نياز مبرم وجود تکنولوژی های جديد و ابزارهای خودکاری را ايجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان ياری رسانند تا اين حجم زياد داده را به اطلاعات و دانش تبديل کند: داده کاوی به عنوان يک راه حل برای اين مسائل مطرح مي باشد. در يک تعريف غير رسمی داده کاوی فرآيندی است، خودکار برای استخراج الگوهايی که دانش را بازنمايی مي کنند، که اين دانش به صورت ضمنی در پايگاه داده های عظيم، انباره داده و ديگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخيره شده است. داده کاوی بطور همزمان از چندين رشته علمی بهره مي برد نظير: تکنولوژی پايگاه داده، هوش مصنوعی، يادگيری ماشين، شبکه های عصبی، آمار، شناسايی الگو، سيستم های مبتنی بر دانش، حصول دانش، بازيابی اطلاعات، محاسبات سرعت بالا و بازنمايی بصری داده . داده کاوی در اواخر دهه 1980 پديدار گشته، در دهه 1990 گامهای بلندی در اين شاخه از علم برداشته شده و انتظار می رود در اين قرن به........ادامه.

:: برچسب‌ها: وب کاوی , وب کاوی در صنعت , صنعت , وب , صنعت و وب ,
:: بازدید از این مطلب : 74

|

امتیاز مطلب : 0

|

تعداد امتیازدهندگان : 0

|

مجموع امتیاز : 0

چکيده

با افزايش چشمگير حجم اطلاعات و توسعه وب، نياز به روش ها و تکنيک هايي که بتوانند امکان دستيابي کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بيش از پيش احساس مي شود. وب کاوي يکي از زمينه هاي تحقيقاتي است که با به کارگيري تکنيک هاي داده کاوي به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرويس‌هاي وب مي پردازد. در واقع وب کاوي، فرآيند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفيد از داده هاي وب مي باشد. روش هاي وب کاوي بر اساس آن که چه نوع داده اي را مورد کاوش قرار مي دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسيم می شوند.  طي اين گزارش پس از معرفی وب کاوي و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوي با ساير زمينه هاي تحقيقاتي بررسي شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای اين زمينه تحقيقاتي اشاره مي شود. همچنين هر يک از انواع وب کاوي به تفصيل مورد بررسي قرار مي گيرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. براي اين منظور مدل ها، الگوريتم ها و کاربردهاي هر طبقه معرفي مي شوند.

فصل اول:مقدمه

مقدمه. 1

فصل دوم:داده کاوی

2- 1 مقدمه ای بر داده کاوی.. 6

2-1-1 چه چيزی سبب پيدايش داده کاوی شده است؟. 7

2-2 مراحل کشف دانش... 9

2- 3 جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف.. 12

2-4 داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟. 14

2-5 داده کاوی و انبار داده ها 14

2-6 داده کاوی و OLAP. 15

2-7 کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی.. 16

2-8 توصیف داده ها در داده کاوی.. 16

2-8-1 خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها 16

2-8-2 خوشه بندی.. 17

2-8-3 تحلیل لینک... 18

2-9 مدل های پیش بینی داده ها 18

2-9-1 دسته بندی.. 18

2-9-2 رگرسیون.. 18

2-9-3 سری های زمانی.. 19

2-10 مدل ها و الگوریتم های داده کاوی.. 19

2-10-1 شبکه های عصبی.. 19

2-10-2 درخت تصمیم. 22

2-10-3 Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS) 24

2-10-4 Rule induction. 25

2-10-5 K-nearest neibour and memory-based reansoning(MBR)

:: برچسب‌ها: دانلود پایان نامه و تحقیق در مورد وب کاوی و data mining و کاربرد آن (فرمت فایل ورد word و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 62 , دانلود پایان نامه , تحقیق , پایان نامه , وب کاوی , data mining , وب کاوی و data mining , پایان نامه وب کاوی , دانلود پروژه وب کاوی , تحقیق در مورد وب کاوی , دانلود پروژه کامپیوتر , پروژه پایان ترم , وب کاوی چیست , خرید پروژه , مرکز پروژه های اماده , پایان نامه های کار شده , سفارش پایان نامه , وبکاوی چیست , کاربرد های وب کاوی , انواع روش های وب کاوی , دیتا مینینگ , مقاله پیرامون وب کاوی , پروژه در مورد وب کاوی , پروژه رشته نرم افزار , نرم افزار , پروژه و پایان نامه , پروزه , دانلود پروژه های رایگان , پایان نامه رایگ ,
:: بازدید از این مطلب : 84

|

امتیاز مطلب : 0

|

تعداد امتیازدهندگان : 0

|

مجموع امتیاز : 0