تحقیق علمی و کم یاب درباره داده کاوی فضایی و کاربردهای آن

اختصاصی از فی دوو تحقیق علمی و کم یاب درباره داده کاوی فضایی و کاربردهای آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 37 صفحه

فهرست

1. مقدمه. 3

1-1-مراحل  داده کاوی... 5

1-2- الگوریتمهای داده کاوی... 6

1. اصول و رویکردها 8

2-1- ملاحظات فضایی... 8

2-2- معماری داده کاوی فضایی... 10

2-3- عملیاتهای فضایی... 14

2-4- سلسله مراتب مفهومی... 17

1. قوانین وابستگی فضایی: 20

3-1-تعاریف... 20

3-2- تشریح الگوریتم داده کاوی قواین وابستگی فضایی... 21

1. نتیجه گیری و فعالیتهای آینده: 27
2. منابع.. 29

داده کاوی فضایی و کاربردهای آن

مقدمه

در طی پیشرفت فناوریهای پایگاه داده[1] و تکنیکهای جمع آوری داده ها، حجم بسیار وسیعی از داده ها تجمیع و انباشته شده است. این انفجار داده ها استخراج خودکار اطلاعات و معرفت، از داده ها را لازم و ضروری می نماید، که نهایتا به حوزه جدید "داده کاوی"[2]  و یا "اکتشاف دانش از پایگاههای داده"[3] منتهی شده است. در واقع داده کاوی به استخراج اطلاعات ضمنی، ناشناخته و مفید از داده ها گفته می شود. داده کاوی تلفیقی از حوزه های مختلف شامل یادگیری ماشین، سامانه های پایگاه داده، مصور سازی داده، آمار و تئوری اطلاعات است.[6]

مطالعات زیادی روی داده کاوی پایگاه های داده رابطه ای[4] و تراکنشی[5] صورت گرفته است. با این حال هنوز نیاز بالای به داده کاوی پایگاه های داده کاربردی دیگر، از جمله پایگاه های داده مکانی[6]، پایگاه های داده زمانی[7]، پایگاه های داده شیء گرا[8] و پایگاه های داده چند رسانه ای[9]، وجود دارد. [2] [6]

تمرکز این مستند نیز روی "داده کاوی فضایی"[10] خواهد بود و جنبه های مختلف این حوزه را مورد بررسی قرار خواهد داد.

مقاله کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی

اختصاصی از فی دوو مقاله کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

خرید و دانلود مقاله کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی

نوع فایل : WORD 

تعداد صفحات :15

چکیده:
  کتابخانه ها و موسسات آموزشی با مشکل مدیریت کارآمد بار سنگین داده ها که دائما نیز در حال افزایش است روبرو می باشند. نرم افزارهای کامپیوتری بکار گرفته شده برای این منظور، غالبا فقط برای  پرس و جوهای معمولی و پشتیبانی از مسائل مدیریتی و برنامه ریزی کوتاه مدت اداری جوابگو هستند. در حالیکه در عمق درون این حجم داده ها، الگوها و روابط بسیار جالبی میان پارامترهای مختلف بصورت پنهان باقی میماند. داده کاوی یکی از پیشرفتهای اخیر در حوزه کامپیوتر برای اکتشاف عمیق داده هاست. داده کاوی از اطلاعات پنهانی که برای برنامه ریزیهای استراتژیک و طولانی مدت میتواند حیاتی باشد پرده برداری میکند. تبیین مشخصه های اساسی فراینده داده کاوی و کشف کاربردهای ممکن آن در کتابداری و موسسات دانشگاهی اهداف اصلی این مقاله را شکل میدهند.
 
مقدمه
در دنیای بشدت 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[1] 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[2] 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. (Barry and Linoff, 1997)
  
تحلیل رکوردهای حجیم نگهداری سخت افزارهای صنعتی، داده های هواشناسی و دیدن کانالهای تلوزیونی از دیگر کاربردهای آن است. در حوزه مدیریت کتابخانه کاربرد داده کاوی بعنوان فرایند ماخذ کاوی[3] 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.

دانلود پایان نامه و آموزش نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی بر آن (فایل Word/قابل ویرایش) تعداد صفحات 22

اختصاصی از فی دوو دانلود پایان نامه و آموزش نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی بر آن (فایل Word/قابل ویرایش) تعداد صفحات 22 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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 .

بنابر این هدف اصلی از داده کاوی ,کشف دانش نهفته در محیط مورد بررسی است که این دانش می تواند شکلهای گوناگونی داسته باشد . دانش استخراج شده می تواند به فرم الگوهای موجود در داده ها باشد که کشف این الگوها منجر به شناخت بهتر سیستم نیز می شود . الگوهای استخراجی عموما بیانگر روابط بین ویژگیهای سیستم هستند بعنوان مثال در سیستم تجاری یک الگو می تواند بیانگر رابطه بین نوع کالا و میزان تقاضای آن باشد .

در این تحقیق داده کاوی مورد بحث قرار می گیرد . علل استفاده از داده کاوی و منابعی که داده کاوی بر روی آنها اعمال می شود ,علاوه بر این خلاصه ای از روشهای رایج داده کاوی ارائه شده است . تکنیکهای داده کاوی و قوانین وابستگی و الگوریتمهای موجود (Apriori , Aprior TID, Partition, Eclat ,Max Eclat , Vector ) و الگوریتم با ساختار  Trie وfp grow و الگوریتمهای کاهشی مورد بررسی قرار می گیرند و در هر مورد مثالها , موارد کاربرد ,تکنیکها و نقاط قوت و ضعف  مورد بررسی قرار گرفته اند .  

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

نگهداری قوانین وابستگی

الگوریتم کاهشی

پایان نامه بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان

اختصاصی از فی دوو پایان نامه بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فایل : word

قابل ویرایش و آماده چاپ

تعداد صفحه :222

چکیده

بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005

پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان

   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 را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد.

   داده کاوی یکی از مهمترین روش ها ی کشف دانش 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.داده کاوی را تحلیل گران با اهداف گوناگونی از قبیل کلاس بندی, پیش بینی, خوشه بندی ,تخمین انجام می دهند. برای کلاس بندی, مدل هاو الگوریتم هایی مانند قاعده ی بیز, درخت تصمیم, شبکه ی عصبی, الگوریتم ژنتیک مطرح شده است.برای پیش بینی مدل رگرسیون خطی ومنطقی و برای خوشه بندی الگوریتم های سلسله مراتبی و تفکیکی, وبرای تخمین مدل های درخت تصمیم و شبکه ی عصبی مطرح می شود. در فصل دوم و سوم با الگوریتم ژنتیک که یکی از الگوریتم های داده کاوی و با شبکه ی عصبی که یکی از مدل های داده کاوی هستند آشنا می شویم .درفصل چهارم به محاسبات نرم و برخی از اجزای اصلی ان و نقش آنها در داده کاوی می پردازیم.

   در فصل پنجم با ابزارهای داده کاوی آشنا می شویم . برای داده کاوی ابزارهای متنوعی وجود دارد. می توان ابزارداده کاوی را با تطبیق آن ابزار با داده های مسئله و با توجه به محیط داده ای که می خواهید از آن استفاده کنید، و امکاناتی که آن ابزار دارد انتخاب کنید.وسپس به داده کاوی با SQLSERVER2005 می پردازیم .ودرفصل ششم به داده کاوی با SQL SERVER2005 روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان پرداختیم.

 کلمات کلیدی ،کلاس بندی ، خوشه بندی ، پیش بینی ، تخمین

دانلود مقاله با موضوع نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از فی دوو دانلود مقاله با موضوع نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word

نعداد صفحات :22

قابل ویرایش

 چکیده:

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 .

فهرست مطالب:

چکیده
مقدمه
تعریف
کشف دانش در پایگاه داده
آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟
جمع آوری داده ها
داده کاوی
تفسیر نتایج
بکارگیری نتایج
استراتژیهای داده کاوی
طبقه بندی
تخمین
پیش گویی Perdiction
Unsupervised Clustering دسته بندی  بدون کنترل  
تحلیل سبد بازاری Market Basket Analyse          
Supervised Data Mining تکنیکهای  داده کاوی تحت کنترل
شبکه عصبی
برگشت آماری1
قوانین وابستگی2
Apriori الگوریتم
الگوریتم     : Aprior TID
الگوریتم partition  
الگوریتم های MaxEclat,Eclat
الگوریتم با ساختار trie
الگوریتم fp-grow
ساخت fp- tree
الگوریتم ساخت fp- tree  
الگوی شرطی
Fp-tree شرطی
الگوریتم برداری
الگوریتم ارائه شده
یک الگوریتم جدید برای پایگاه داده های پویا
نگهداری قوانین وابستگی
الگوریتم کاهشی
نتیجه گیری
مراجع