فروشگاه

توضیحات

پروژه بازیابی داده ها

در این قسمت از تماس و تاثیرData retrieves روی تکنولوژی­های پشتیبانی صحبت خواهیم کرد.

در این فصل یک دید کلی از داده­کاوی فراهم می­سازیم و به توضیح کاربردها و ابزارهای آن می­پردازیم.

عمل جستجو روی اینترنت را برای کاربران خیلی آسانتر خواهد ساخت.

بنابراین بهره­های زیادی در Webminnig وجود دارد، از جمله کاوش پایگاه داده­ها روی وب یا کاوش الگوهای مورد استفاده را می­توان نام برد تا اطلاعات مفید برای

کاربران تامین شوند .داده­کاوی و وب به عنوان تکنولوژی مستقل در اواسط ۱۹۹۰ توسعه یافت.

زمان زیادی از هنگامی که پژوهشگران به صورت جدی شروع به فکر کردن

در مورد Webminnig کردند نگذشته است. کارگاه Webminnig در جریان کنفرانس کشف دانش پایگاه داده در ۱۹۹۹ یکی از اولین تجربه­ ها بود

 

۸۵ صفحه فایل ورد (Word) فونت ۱۴ منابع دارد

 

پس از پرداخت آنلاین میتوانید فایل کامل این پروژه را دانلود کنید

انجام پروپوزال،مقاله و پایان نامه رشته کامپیوتر در کوتاهترین زمان با موضوعات خاص شما. منتظر تماس شما هستیم

 

 

 

فهرست

پیشگفتار……………………………………………………………………………………………………………………………………۱

فصل اول:داده کاوی و وب………………………………………………………………………………………………………..۳

مقدمه……………………………………………………………………………………………………………………………………………….۴

کاوش داده روی وب……………………………………………………………………………………………………………..۵

الگوهای Usage Mining…………………………………………………………………………………………………..7

……………………………………………………………………………………………..۸Web Structure Mining

درخواستها و جهت ها……………………………………………………………………………………………………………..۹

خلاصه………………………………………………………………………………………………………………………………….۱۰

………………………………………………………………………..۱۲Data retrieves فصل دوم:پردازشهاوتکنیکهای

مقدمه………………………………………………………………………………………………………………………………۱۲

پردازش Data retrieves………………………………………………………………………………………………..12

چرا Data retrieves؟……………………………………………………………………………………………………۱۵

مراحل Data retrieves………………………………………………………………………………………………….17

چالشها………………………………………………………………………………………………………………………………۲۰

جنبه های واسط کاربر………………………………………………………………………………………………………….۲۰

خروجیها و متدهاو تکنیکهای Data retrieves……………………………………………………………………..21

خروجیهای Data retrieves……………………………………………………………………………………………22

پیاده سازیهای Data retrieves…………………………………………………………………………………………25

Data retrievesدر مقابل Data retrieves……………………………………………………………………..27

خلاصه……………………………………………………………………………………………………………………………۲۸

فصل سوم: کاوش پایگاه داده های وب……………………………………………………………………………………۲۹

مقدمه…………………………………………………………………………………………………………………………………..۳۰

مفهوم کلی جستجو پایگاه داده های وب……………………………………………………………………………………..۳۰

توابع مدیریت پایگاه داد ه وب و داده کاوی………………………………………………………………………………………..۳۱

اشتراک داده در مقابل داده کاوی در وب…………………………………………………………………………………..۳۲

کاوش پایگاههای داده نیمه ساختیافته………………………………………………………………………………………..۳۳

Meta data وData retrieves ……………………………………………………………………………………35

کاوش پایگاه داده­های توزیع شده، ناهمگن ، وراثتی و متحد در وب…………………………………………………۳۷

معماریها و Data retrieves……………………………………………………………………………………………..40

خلاصه…………………………………………………………………………………………………………………………….۴۲

فصل :۴بازیابی اطلاعات و داده کاوی در وب………………………………………………………………………….۴۳

مقدمه………………………………………………………………………………………………………………………………..۴۴

موتورهای جستجوگر و Data retrieves………………………………………………………………………………46

Data retrieves برای موتورهای جستجو……………………………………………………………………………..

۴۶

پویش داده های چند گانه وب……………………………………………………………………………………………………۴۸

کاوش متن……………………………………………………………………………………………………………………………۴۸

کاوش تصویر……………………………………………………………………………………………………………………۵۰

کاوش ویدئو……………………………………………………………………………………………………………………۵۲

کاوشAudio……………………………………………………………………………………………………………………53

کاوش نوع داده ی چند رسانه ای……………………………………………………………………………………………….۵۳

سیستم سوال/جواب و داده کاوی وب…………………………………………………………………………………….۵۴

زبانهایMark up  و داده کاوی وب……………………………………………………………………………………۵۵

خلاصه…………………………………………………………………………………………………………………………..۵۷

فصل ۵:مدیریت اطلاعات و داده کاوی وب……………………………………………………………………………..۵۸

مقدمه……………………………………………………………………………………………………………………………….۵۹

Collaborative- Data retrieves…………………………………………………………………………………….60

۶۳

جنبه­های دیگر………………………………………………………………………………………………………………………….۶۴

خلاصه………………………………………………………………………………………………………………………………۶۵

فصل ۶:کاوش الگوهای کاربردی و ساختار روی وب………………………………………………………………………….۶۷

مقدمه……………………………………………………………………………………………………………………………..۶۸

خروجیها و تکنیکهای Data retrieves…………………………………………………………………………….69

تحلیل Data retrieves………………………………………………………………………………………………71

خلاصه………………………………………………………………………………………………………………………..۸۰

  جمع بندی و نتیجه گیری………………………………………………………………………………………………………………۸۱

  مراجع…………………………………………………………………………………………………………………………………………۸

Stivastava و cooley یک طبقه بندی برای Webminnig تعیین کرده­اند آنها در ابتدا Webminnig را به دو قسمت تقسیم کردند:

۱- بدست آوردن الگوها از داده­های وب

۲- بدست آوردن ثبت وقایع وب

سپس طبقه­بندی به سه قسمت گسترش یافت که شامل Web content mining ، Data retrieves و Web structure mining می­باشد.

 Web content mining استخراج داده­ای است که شامل متن، ویدئو و … روی وب می­باشد.

Data retrieves کاوش اطلاعات درباره دسترسی به صفحات وب و شامل تحلیل click stream می­شود.

Web structure mining در مورد کاوش URL ها و دیگر لینک­های وب برای دستیابی به ساختار آنهاست.

Data retrieves برای پشتیبانی E-commerce استفاده می­شود، اینجا دو جنبه وجود دارد: یکی استخراج اطلاعات درباره رقبا و دیگری کاوش اطلاعات مشتریان، الگوهای مورد استفاده و هدف بازاریابی.

 

کاوش داده روی وب :

پروژه بازیابی داده ها

متاسفانه جهان وب خیلی صادق نیست.

 .سوال اینجاست که

با پایگاه داده­ها روی وب صحبت شد

وب درون پایگاه داده­ها قرار ندارند و بر روی server های متفاوتی موجودند

پروژه بازیابی داده ها

به علاوه درک عمل استخراج با تجسم کردن آسان­تر می­شود.

بنابراین توسعه ابزار تجسمی مناسب برای وب، داده­کاوی را خیلی آسانتر خواهد کرد. این ابزار تجسمی می­تواند به فرایند کاوش کمک کند

اخیرا استانداردهای گوناگون به وسیله سازمانهای مانند ISO

(سازمان استاندارد جهانی) W3C و OMG برای دستیابی داده های اینترنتی ایجاد شده­اند .این استانداردها شامل مدلها، زبانهای خاص و معماریهاست.

یکی از آنها XML (Extensible markup language) برای نوشتن نوع Document

.که اجازه می­دهد Document به وسیله اشخاصی که آن را دریافت می­کنند ترجمه شود. ارتباط بین Data minig و استان…………………………

کاوش ویدئو:

کاوش د ادۀ  ویدئو خیلی پیچیده­تر از کاوش تصاویر  است.

نواحی  مهم شامل: developing query،   تکنیک­های بازیابی  برای پایگاه داده­های ویدئو و استراتژی­های بهینه است. اولین سؤال این است که تفاوت

بین بازیابی اطلاعات ویدئو و کاوش ویدئو چیست؟ بر خلاف کاوش متن و تصویر، نظر روشنی بر اینکه معنی کاوش ویدئو چیست نداریم. برای مثال  می­تواند کلیپ­های  ویدئو را امتحان کرده و روابط بین کلیپ­های

مختلف را پیدا کند. مثال دیگر  پیدا کردن  الگوهای

غیر معمول در کلیپ­های  ویدئو است. اما تفاوت آن با پیدا کردن الگوهای غیر معمول در تصاویر چیست؟

اولین قدم برای موفقیت در کاوش  ویدئو، داشتن دستگیره ی خوبی در کاوش تصاویر است. اجازه دهید تطابق  الگوها در پایگاه دادۀ ویدئو را امتحان کنیم. آیا باید تصاویر از پیش  تعریف شده­ای داشته باشیم و

آن هستیم  ، اگر این بازیابی اطلاعات ویدئو است پس کاوش آن چیست؟

 میتوان گفت پیدا کردن الگوها و ارتباطات ناشناخته قبلی ،از یک

بلافاصله بعد از پرداخت موفق لینک دانلود این پروژه فعال خواهد شد.

 

نقد وبررسی

نقد بررسی یافت نشد...

اولین نفر باشید که نقد و بررسی ارسال میکنید... “پروژه بازیابی داده ها”