دانلود پروژه پایانی کامپیوتر- DATA -MING

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پروژه پایانی کامپیوتر- DATA -MING دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت:word(قابل ویرایش)

تعداد صفحات:91

پروژه پایانی کارشناسی ناپیوسته کامپیوتر- نرم ­افزار

چکیده:

در دو دهه قبل توانایی­های فنی بشر برای تولید و جمع­آوری داده‌ها به سرعت افزایش یافته است. عواملی نظیر استفاده گسترده از بارکد برای تولیدات تجاری، به خدمت گرفتن کامپیوتر در کسب­و­کار، علوم، خدمات­ دولتی و پیشرفت در وسائل جمع­آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاویر تا سیستمهای سنجش از دور ماهواره­ای، 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 تکنولوژی­های 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. داده­کاوی به عنوان یک راه حل برای این مسائل مطرح می باشد. در یک تعریف غیر رسمی داده­کاوی فرآیندی است، خودکار برای استخراج الگوهایی که دانش را بازنمایی می­کنند، که این دانش به صورت ضمنی در پایگاه داده­های عظیم، انباره­داده[1] و دیگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخیره شده است.

به لحاظ اینکه در چند سال اخیر مبحث داده­کاوی و اکتشاف دانش موضوع بسیاری از مقالات و کنفرانسها قرار گرفته و نرم­افزار­های 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 داده­کاوی 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 داده­ها را ذکر کردیم که داده­کاوی یکی از مراحل آن است.
 در فصل 2 یکی از شیوه­های داده­کاوی 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 دسته­بندی 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 می­دهیم و در آخر آن دو را با هم مقایسه می­کنیم .

 در فصل 3 مباحث وب­کاوی و متن­کاوی را که در بسیاری از مراجع جزء کاربردهای داده­کاوی به حساب می­آید شرح داده خواهد شد.
 
 
فهرست مطالب:
عنوان                                                                                                                                                                صفحه
فهرست اشکال     ……………………………………………………………………………………………………………………………..     10
فهرست جداول     …………………………………………………………………………………………………………………………….     11
فصل1: مقدمه­ای بر داده­کاوی ………………………………………………………………….     13
1-1 تعریف داده­کاوی     …………………………………………………………………………………………………………………..     15
2-1 تاریخچه داده­کاوی     ………………………………………………………………………………………………………………..     16
3-1 چه چیزی سبب پیدایش داده­کاوی شده است؟     …………………………………………………………………………….     17
4-1 اجزای سیستم داده­کاوی     ………………………………………………………………………………………………………….     19
5-1 جایگاه داده­کاوی در میان علوم مختلف     ……………………………………………………………………………………..     21
6-1 قابلیتهای داده­کاوی     …………………………………………………………………………………………………………………     22
7-1 چرا به داده­کاوی نیاز داریم؟     …………………………………………………………………………………………………….     23
8-1 داده­کاوی چه کارهایی نمی­تواند انجام دهد؟     ………………………………………………………………………………     25
9-1 کاربردهای داده­کاوی     ……………………………………………………………………………………………………………..     25
1-9-1 کاربردهای پیش­بینی­کننده     ………………………………………………………………………………………     27
2-9-1 کاربردهای توصیف­کننده     ……………………………………………………………………………………….     27
10-1 ابزارهای تجاری داده­کاوی     …………………………………………………………………………………………………….     28
11-1 داده­کاوی و انبار­داده­ها   ………………………………………………………………………………………………………….     29
1-11-1 تعاریف انبار­داده     ………………………………………………………………………………………………….     29
2-11-1 چهار خصوصیت اصلی انبار­داده     ……………………………………………………………………………..     30
3-11-1 موارد تفاوت انبار­داده و پایگاه­ داده     …………………………………………………………………………     31
12-1 داده­کاوی و OLAP     ……………………………………………………………………………………………………………     33
1-12-1 OLAP     ……………………………………………………………………………………………………………     33
2-12-1 انواع OLAP     …………………………………………………………………………………………………….     34
13-1 مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده­ها     ……………………………………………………………………………….     34
1-13-1 انبارش داده­ها     ……………………………………………………………………………………………………..     35
2-13-1 انتخاب داده­ها     ……………………………………………………………………………………………………..     36
3-13-1 پاکسازی- پیش­پردازش- آماده­سازی     ……………………………………………………………………..     36
4-13-1 تبدیل داده­ها   ……………………………………………………………………………………………………….     36
5-13-1 کاوش در داده­ها (Data Mining)     ………………………………………………………………………     37
6-13-1 تفسیر نتیجه   …………………………………………………………………………………………………………     38
فصل 2: قوانین ارتباطی   …………………………………………………………………     39
1-2 قوانین ارتباطی   ……………………………………………………………………………………………………………………….     40
2-2 اصول پایه     ……………………………………………………………………………………………………………………………..     41
1-2-2 شرح مشکل جدی     …………………………………………………………………………………………………     41
2-2-2 پیمایش فضای جستجو     ……………………………………………………………………………………………     43
3-2-2 مشخص کردن درجه حمایت مجموعه اقلام     ……………………………………………………………….     45
3-2 الگوریتمهای عمومی     ………………………………………………………………………………………………………………     45
1-3-2 دسته­بندی     …………………………………………………………………………………………………………….     45
2-3-2 BFS و شمارش رویداد­ها   ………………………………………………………………………………………     46
3-3-2 BFS و دونیم­سازی TID-list     ……………………………………………………………………………….     47
4-3-2 DFS و شمارش رویداد   …………………………………………………………………………………………     47
5-3-2 DFS و دو نیم­سازی TID-list ………………………………………………………………………………     48
4-2 الگوریتم Apriori   ………………………………………………………………………………………………………………..     48
1-4-2 مفاهیم کلیدی     ………………………………………………………………………………………………………     48
2-4-2 پیاده­سازی الگوریتم Apriori     ………………………………………………………………………………..     49
3-4-2 معایب Apriori و رفع آنها     …………………………………………………………………………………….     54
5-2 الگوریتم رشد الگوی تکرارشونده     …………………………………………………………………………………………….     55
1-5-2 چرا رشد الگوی تکرار سریع است؟     ………………………………………………………………………….     58
6-2 مقایسه دو الگوریتم Apriori و FP-growth     …………………………………………………………………………..     59
7-2 تحلیل ارتباطات     ……………………………………………………………………………………………………………………..     63
فصل 3: وب­کاوی و متن­کاوی   ………………………………………………………..     65
1-3 وب­کاوی     ……………………………………………………………………………………………………………………………..     66
1-1-3 الگوریتمهای هیتس و لاگسام     …………………………………………………………………………………..     69
2-1-3 کاوش الگوهای پیمایش مسیر     ………………………………………………………………………………….     76
2-3 متن­کاوی     ……………………………………………………………………………………………………………………………..     80
1-2-3 کاربردهای متن­کاوی     ……………………………………………………………………………………………..     82
1-1-2-3 جستجو و بازیابی     ………………………………………………………………………………….     83
2-1-2-3 گروه­بندی و طبقه­بندی     …………………………………………………………………………..     83
3-1-2-3 خلاصه­سازی     ……………………………………………………………………………………….     84
4-1-2-3 روابط میان مفاهیم     …………………………………………………………………………………     84
5-1-2-3 یافتن و تحلیل گرایشات     …………………………………………………………………………     84
6-1-2-3 برچسب زدن نحوی (pos)     …………………………………………………………………….     85
7-1-2-3 ایجاد Thesaurus و آنتولوژی به صورت اتوماتیک     …………………………………..     85
2-2-3 فرایند متن­کاوی   …………………………………………………………………………………………………….     86
3-2-3 روشهای متن­کاوی     …………………………………………………………………………………………………     87
مراجع   ………………………………………………………………………………………..     89


فهرست اشکال:
عنوان                                                                                                                                                              صفحه
1-1 مراحل فرایند کشف دانش     ……………………………………………………………………………………………………….     17
2-1 سیر تکاملی صنعت پایگاه داده   ………………………………………………………………………………………………….     19
3-1 معماری یک نمونه سیستم داده­کاوی     ………………………………………………………………………………………….     20
4-1 نرخ رشد اطلاعات     …………………………………………………………………………………………………………………     24
5-1 کاربرد پیش­بینی کننده     …………………………………………………………………………………………………………….     27
6-1 داده­ها از انبار­داده­ها استخراج می­گردند     ……………………………………………………………………………………..     32
7-1 داده­ها از از چند پایگاه داده­ استخراج می­گردند   …………………………………………………………………………..     32
1-2 شبکه‌ای برای    …………………………………………………………………………………………………..     43
2-2 درخت    …………………………………………………………………………………………………………..     44
3-2 دسته­بندی الگوریتمها     ………………………………………………………………………………………………………………     46
4-2 پایان الگوریتم Apriori     …………………………………………………………………………………………………………     52
5-2 درخت الگوی تکرار   ………………………………………………………………………………………………………………     57
6-2 اندازه­گیری کارکرد درجه حمایت برای پایگاه داده D1 40K     ……………………………………………………..     61
7-2 اندازه­گیری Apriori با درجه حمایت/تراکنش     ………………………………………………………………………….     62
8-2 اندازه­گیری FP-growth با درجه حمایت/تراکنش     ……………………………………………………………………     62
1-3 مقداردهی اولیه الگوریتم HITS     ………………………………………………………………………………………………     72
2-3 مثالی از الگوهای پیمایش     ………………………………………………………………………………………………………..     80
3-3 فرایند متن­کاوی     …………………………………………………………………………………………………………………….     86
4-3 مثال یافتن روابط   …………………………………………………………………………………………………………………….     88

 
فهرست جداول:
عنوان                                                                                                                                                                صفحه
1-2 کاوش FP-tree با ایجاد پایگاه­های الگوشرطی     ………………………………………………………………………….     58
2-2 پارامترها     ……………………………………………………………………………………………………………………………….     59
3-2 نتایج برای فاکتور درجه حمایت 5%     …………………………………………………………………………………………..     60
4-2 نتایج برای D1 150K با درجه حمایت     …………………………………………………………………………………….     61
1-3 تراکنش­های توصیف شده توسط مجموعه­ای از URLها     ……………………………………………………………..     75
2-3 نمایش URLها به عنوان بردارهایی از فعالیت گروه تراکنش     …………………………………………………………     75
3-3 یک SOM مرسوم که توسط توصیف URLها تولید شده است     ……………………………………………………     76