فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی
دریافت فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی به همراه پاورپوینت رایگان!
🎁 پیشنهاد ویژه برای شما!
با خرید پروژه فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی، یک پاورپوینت حرفهای با طراحی جذاب و قابل استفاده بهصورت کاملاً رایگان به شما اهدا میشود.
✨ چرا فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی انتخاب مناسبی است؟
- ۱۳۰ صفحه فرمتبندیشده و استاندارد: فایل Word حاوی ۱۳۰ صفحه کاملاً تنظیمشده است و آماده برای چاپ یا ارائه میباشد.
- مطابق با استانداردهای علمی: این فایل مطابق با اصول و استانداردهای دانشگاهی و مؤسسات آموزشی تهیه شده و بهخصوص برای دانشجویان و دانشآموزان مناسب است.
- محتوای دقیق و منظم: فایل نهایی بدون هیچگونه بهمریختگی ارائه میشود و تمامی موارد بهدرستی تنظیم شدهاند.
- پاورپوینت رایگان: بهعنوان یک هدیه ویژه، پاورپوینت آماده با طراحی زیبا و استاندارد به همراه فایل Word دریافت خواهید کرد.
- آماده برای ارائه: فایلها بهطور کامل آمادهاند و نیازی به تغییر یا ویرایش برای ارائه در کلاسها و سمینارها ندارند.
- مطالب علمی و کاربردی: این فایل شامل اطلاعات علمی بهروز و مفید است که به شما در درک بهتر موضوعات کمک خواهد کرد.
- قابلیت ویرایش آسان: فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی بهطور کامل فرمتبندی شده است و بهسادگی قابل ویرایش است تا با نیازهای شما هماهنگ شود.
- تضمین کیفیت: ما کیفیت این فایل را تضمین میکنیم و در صورت بروز هرگونه مشکل، پشتیبانی کاملی ارائه میدهیم.
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی دارای ۱۳۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
بخشی از فهرست مطالب پروژه فایل کامل و عالی بررسی و شناخت داده کاوی
فصل۱: مقدمه ای بر داده کاوی
۱-۱ تعریف داده کاوی
۲-۱ تاریخچه داده کاوی
۳-۱ چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟
۴-۱ اجزای سیستم داده کاوی
۵-۱ جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف
۶-۱ قابلیتهای داده کاوی
۷-۱ چرا به داده کاوی نیاز داریم؟
۸-۱ داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟
۹-۱ کاربردهای داده کاوی
۱-۹-۱ کاربردهای پیش بینی کننده
۲-۹-۱ کاربردهای توصیف کننده
۱۰-۱ ابزارهای تجاری داده کاوی
۱۱-۱ داده کاوی و انبار داده ها
۱-۱۱-۱ تعاریف انبار داده
۲-۱۱-۱ چهار خصوصیت اصلی انبار داده
۳-۱۱-۱ موارد تفاوت انبار داده و پایگاه داده
۱۲-۱ داده کاوی و OLAP
۱-۱۲-۱ OLAP
۲-۱۲-۱ انواع OLAP
۱۳-۱ مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها
۱-۱۳-۱ انبارش داده ها
۲-۱۳-۱ انتخاب داده ها
۳-۱۳-۱ پاکسازی- پیش پردازش- آماده سازی
۴-۱۳-۱ تبدیل داده ها
۵-۱۳-۱ کاوش در داده ها (Data Mining)
۶-۱۳-۱ تفسیر نتیجه
فصل ۲: قوانین ارتباطی
۱-۲ قوانین ارتباطی
۲-۲ اصول پایه
۱-۲-۲ شرح مشکل جدی
۲-۲-۲ پیمایش فضای جستجو
۳-۲-۲ مشخص کردن درجه حمایت مجموعه اقلام
۳-۲ الگوریتمهای عمومی
۱-۳-۲ دسته بندی
۲-۳-۲ BFS و شمارش رویداد ها
۳-۳-۲ BFS و دونیم سازی TID-list
۴-۳-۲ DFS و شمارش رویداد
۵-۳-۲ DFS و دو نیم سازی TID-list
۴-۲ الگوریتم Apriori
۱-۴-۲ مفاهیم کلیدی
۲-۴-۲ پیاده سازی الگوریتم Apriori
۳-۴-۲ معایب Apriori و رفع آنها
۵-۲ الگوریتم رشد الگوی تکرارشونده
۱-۵-۲ چرا رشد الگوی تکرار سریع است؟
۶-۲ مقایسه دو الگوریتم Apriori و FP-growth
۷-۲ تحلیل ارتباطات
فصل ۳: وب کاوی و متن کاوی
۱-۳ وب کاوی
۱-۱-۳ الگوریتمهای هیتس و لاگسام
۲-۱-۳ کاوش الگوهای پیمایش مسیر
۲-۳ متن کاوی
۱-۲-۳ کاربردهای متن کاوی
۱-۱-۲-۳ جستجو و بازیابی
۲-۱-۲-۳ گروه بندی و طبقه بندی
۳-۱-۲-۳ خلاصه سازی
۴-۱-۲-۳ روابط میان مفاهیم
۵-۱-۲-۳ یافتن و تحلیل گرایشات
۶-۱-۲-۳ برچسب زدن نحوی (pos)
۷-۱-۲-۳ ایجاد Thesaurus و آنتولوژی به صورت اتوماتیک
۲-۲-۳ فرایند متن کاوی
۳-۲-۳ روشهای متن کاوی
مراجع
چکیده:
در دو دهه قبل توانایی های فنی بشر برای تولید و جمع آوری دادهها به سرعت افزایش یافته است. عواملی نظیر استفاده گسترده از بارکد برای تولیدات تجاری، به خدمت گرفتن کامپیوتر در کسب و کار، علوم، خدمات دولتی و پیشرفت در وسائل جمع آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاویر تا سیستمهای سنجش از دور ماهواره ای، در این تغییرات نقش مهمی دارند.
بطور کلی استفاده همگانی از وب و اینترنت به عنوان یک سیستم اطلاع رسانی جهانی ما را مواجه با حجم زیادی از داده و اطلاعات میکند. این رشد انفجاری در دادههای ذخیره شده، نیاز مبرم وجود تکنولوژی های جدید و ابزارهای خودکاری را ایجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان یاری رسانند تا این حجم زیاد داده را به اطلاعات و دانش تبدیل کند. داده کاوی به عنوان یک راه حل برای این مسائل مطرح می باشد. در یک تعریف غیر رسمی داده کاوی فرآیندی است، خودکار برای استخراج الگوهایی که دانش را بازنمایی می کنند، که این دانش به صورت ضمنی در پایگاه داده های عظیم، انباره داده و دیگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخیره شده است.
به لحاظ اینکه در چند سال اخیر مبحث داده کاوی و اکتشاف دانش موضوع بسیاری از مقالات و کنفرانسها قرار گرفته و نرم افزار های آن در بازار به شدت مورد توجه قرار گرفته، از اینرو در مقاله سعی بر آن شده تا گذری بر آن داشته باشیم.
در این مقاله درفصل مروری بر داده کاوی خواهیم داشت . که به طور عمده به تاریخچه ، تعاریف، کاربردها وارتباط آن با انبار داده و OLAP خواهیم پرداخت. در پایان فصل مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها را ذکر کردیم که داده کاوی یکی از مراحل آن است.
در فصل ۲ یکی از شیوه های داده کاوی که از سبد خرید گرفته شده است توضیح داده شده است . در این فصل به شرح قوانین ارتباطی خواهیم پرداخت که در آن بعد از دسته بندی الگوریتمها ، الگوریتم Apriori ( که یک الگوریتم پایه در این زمینه است ) و الگوریتم FP-Growth ( یک الگوریتم جدید میباشد) را با شرح یک مثال توضیح می دهیم و در آخر آن دو را با هم مقایسه می کنیم .
در فصل ۳ مباحث وب کاوی و متن کاوی را که در بسیاری از مراجع جزء کاربردهای داده کاوی به حساب می آید شرح داده خواهد شد.
- لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
- همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
- ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.