فایل شاپ
فروش مقاله،تحقیقات و پروژه های دانشجویی،دانلود مقالات ترجمه شده،پاورپوینتفایل شاپ
فروش مقاله،تحقیقات و پروژه های دانشجویی،دانلود مقالات ترجمه شده،پاورپوینتنگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی
| دسته بندی | کامپیوتر و IT |
| بازدید ها | 19 |
| فرمت فایل | doc |
| حجم فایل | 274 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 40 |
مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی
چکیده:
امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده، محققان یسیاری 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.
Data mining(داده کاوی)
تعریف :
داده کاوی فرآیند بکارگیری یک یا چند تکنیک آموزش کامپیوتر، برای تحلیل و استخراج داده های یک پایگاه داده می باشد.در واقع هدف داده کاوی یافتن الگوهایی در داده هاست.
دانش کسب شده از فرآیند داده کاوی بصورت مدل یا تعمیمی از داده ها نشان داده می شود.
چندین روش داده کاوی وجود دارد با این وجود همه روشها “ آموزش بر مبنای استنتاج “ را بکار می برند.
آموزش بر مبنای استنتاج، فرآیند شکل گیری تعاریف مفهوم عمومی از طریق مشاهده مثالهای خاص از مفاهیمی که آموزش داده شده اند، است.
مثال زیر نمونه ای از دانش بدست امده از طریق فرایند اموزش بر مبنای استنتاج است:
آیا تا کنون فکر کرده اید، فروشگاههای بزرگ اینترنتی در mail های خود به مشتریان از چه تبلیغاتی استفاده می کنند؟ و آیا این تبلیغات برای همه مشتریان یکسان است؟
پاسخ این است که از روی دانش کسب شده از اطلاعات خرید افراد و نتیجه گیری از این دانش، این کار را انجام می دهند.مثلا در نظر بگیرید یک قانون در پایگاه داده بصورت زیر استخراج می شود:
دقت = 80% : سیگار می خرند ^ نان می خرند کسانی که شیر می خرند
از روی این قانون فروشگاه می تواند به تمام کسانی که شیر می خرند تبلیغات سیگار و انواع نان را نیز بفرستد.همچنین این قانون در چیدن قفسه های فروشگاه نیز بی تاثیر نخواهد بود.
{شیر و نان و سیگار در قفسه های کنار هم چیده شوند}
کشف دانش در پایگاه داده 1
KDD یا کشف دانش در پایگاه داده اصطلاحی است که مکررا بجای داده کاوی بکار می رود. از نظر تکنیکی، KDD کاربردی از روشهای علمی داده کاوی است.
بعلاوه برای انجام داده کاوی فرایند KDD شامل :
1- یک روش برای تهیه داده ها و استخراج داده ها ،
2- تصمیم گیری درباره عملی که پس از داده کاوی باید انجام شود،
می باشد.
آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟
تصمیم گیری در مورد اینکه آیا داده کاوی را به عنوان استراتژی حل مساله بکار ببریم یا نه، یک مساله دشوار است.
اما به عنوان نقطه شروع چهار سؤال عمومی را باید در نظر بگیریم :
1. آیا به وضوح می توانیم مساله را تعریف کنیم ؟
2. آیا بطور بالقوه داده با معنی وجود دارد ؟
3. آیا داده ها شامل “ دانش پنهان” هستند یا فقط برای هدف گزارشگری مناسبند ؟
4. آیا هزینه پردازش داده (برای داده کاوی) کمتر از سود حاصل از دانش پنهان بدست آمده از پروژه داده کاوی است ؟
یک مدل پردازش داده کاوی ساده :
در یک دید کلی ، ما می توانیم داده کاوی را به عنوان یک فرآیند چهار مرحله ای تعریف کنیم :
1. جمع آوری یک مجموعه از داده ها برای تحلیل
2. ارائه این داده ها به برنامه نرم افزاری داده کاوی
3. تفسیر نتایج
4. بکارگیری نتایج برای مساله یا موقعیتهای جدید