جهت اخذ درجه کاردانی
فهرست مقاله:
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
و …
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
#چکیده
مقدمه
کشف دانش در پایگاه داده
آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟
جمع آوری داده ها
بکارگیری نتایج
استراتژیهای داده کاوی
پیش گویی Perdiction
Unsupervised Clustering دسته بندی بدون کنترل
تکنیکهای داده کاوی تحت کنترل
شبکه عصبی
برگشت آماری
قوانین وابستگی
الگوریتم Apriori
الگوریتم Aprior TID
الگوریتم partition
الگوریتم های MaxEclat,Eclat
الگوریتم با ساختار trie
الگوریتم fp-grow
ساخت fp- tree
Fp-tree شرطی
#الگوریتم برداری
چکیده :
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 :
فصل اول : 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
فهرست مقاله:
فصل اول : مقدمه
مقدمه
شرح و بیان مسئله
هدف تحقیق
اهمیت و کاربرد نتایج تحقیق
محدودیت
تعریف عملیاتی واژگان
فصل دوم : مفاهیم داده کاوی
تاریخچه
موضوع داده کاوی چیست؟
تعاریف داده کاوی
تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری
کاربرد های داده کاوی
چند مثال در مورد مفهوم داده کاوی
مراحل داده کاوی
مرحله اول: Business Understanding
مرحله دوم: Data Understanding
جمع آوری داده ها
بحث شرح و توصیف داده ها
مرحله سوم: Data Preparation
Data selecting :انتخاب داده
مرحله چهارم: Modelling
مرحله پنجم: Evaluation
مرحله ششم: Deployment
مفاهیم اساسی در داده کاوی
Bagging
Boosting
MetaLearning
عناصر داده کاوی
تکنیک های داده کاوی
دسته بندی
خوشه بندی
رگرسیون گیری
تجمع وهمبستگی
درخت تصمیم گیری
الگوریتم ژنتیک
شبکه های عصبی مصنوعی
گام نهایی فرآیند داده کاوی،گزارش دادن است
تکنولوژی های مرتبط با داده کاوی
انبار داده
OLAP
محدودیت ها