دانلود فایل شبیه سازی ماشین بردار پشتیبان با رویکرد داده کاوی و الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی - شبکه سیستم تشخیص نفو ذ SVM

دانلود فایل شبیه سازی ماشین بردار پشتیبان با رویکرد داده کاوی و الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی - شبکه سیستم تشخیص نفو ذ - انجام پایان نامه

فایل حاضر شامل شبیه سازی ماشین بردار پشتیبان (SVM) توسط رویکرد داده کاوی و الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی در شبکه های سیستم نفو ذ مبتنی بر SVM است.

فایل زیپ شامل فایل شبیه سازی همراه با مقاله مبنا ست.

لینک مقاله اصلی (مبنا):

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417410005701

عنوان:

A novel intrusion detection system based on hierarchical clustering and support vectormachines

ماشین بردار پشتیبان SVM:

یکی از الگوریتم ها و روشهای بسیار رایج در حوزه دسته بندی داده ها، الگوریتم SVM یا ماشین بردار پشتیبان است که در این مقاله سعی شده است به زبان ساده و به دور از پیچیدگیهای فنی توضیح داده شود.
بردارهای پشتیبان به زبان ساده، مجموعه ای از نقاط در فضای n بعدی داده ها هستند که مرز دسته ها را مشخص می کنند و مرزبندی و دسته بندی داده ها براساس آنها انجام می شود و با جابجایی یکی از آنها، خروجی دسته بندی ممکن است تغییر کند . در SVM فقط داده های قرار گرفته در بردارهای پشتیبان مبنای یادگیری ماشین و ساخت مدل قرار می گیرند و این الگوریتم به سایر نقاط داده حساس نیست و هدف آن هم یافتن بهترین مرز در بین داده هاست به گونه ای که بیشترین فاصله ممکن را از تمام دسته ها (بردارهای پشتیبان آنها) داشته باشد . در این زمینه انجام پایان نامه  به شما کمک می کند.

پاورپوینت درباره داده کاوی و مفاهیم آن

فرمت فایل : power point  (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلاید  : 16 اسلاید

فهرست

 مقدمه ---------------------------------------------  4

حوزه فعالیتهای داده کاوی ----------------------------  5

روش آنالیز آماری -----------------------------------  7

روش داده کاوی -------------------------------------  7

مراحل کاری در داده کاوی -------------------------- 12

مثال تفهیمی در مورد داده کاوی --------------------- 12

مراجع --------------------------------------------- 14

نتیجه گیری ---------------------------------------- 15

مقدمه

پیشینه طرح موضوع داده‏کاوی به دهه 1980 و به صورت جدی، به دهه 1990 برمی‏گردد. پیش از آن٬ از سیستم‏های جمع‏آوری و مدیریت داده‏ها و اصطلاحاً لایروبی داده‏ها استفاده می‏شد٬ اما به مرور زمان٬ استخراج و کشف سریع و دقیق اطلاعات با ارزش و پنهان از پایگاه داده‏ها به‏عنوان داده‏کاوی مورد توجه قرار گرفت. به این شکل بود که فرایند داده‏کاوی به عنوان فرایند آماری و تجزیه و تحلیل درفرایند کشف دانش در پایگاه داده‏ها (KDD) پررنگ شد ،به حدی که گاه٬ داده‏کاوی (DM) به‏عنوان مترادف کشف دانش در پایگاه داده‏ها(KDD) مورد استفاده قرار می‏گرفت[2]. امروزه فرایند استخراج اطلاعات معتبر٬ از پیش ناشناخته٬ قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده‏های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم‏گیری و در فعالیت‏های تجاری داده‏کاوی نامیده می‏شود[1]. در تعاریف متعدد و متنوع برای داده‏کاوی برموضوعاتی نظیر: استخراج دانش کلان٬ کاوش در داده‏ها٬ تجزیه و تحلیل داده‏ها و یافتن روابط و الگوهای مطمئن بین داده‏ها تاکید می‏شود. هدف نهایی داده‏کاوی٬ ایجاد سیستم‏های پشتیبانی تصمیم‏گیری سازمانی است. داده‏کاوی به استخراج اطلاعات مفید و دانش از حجم زیاد داده‏ها می‏پردازد. داده‏کاوی٬ الگوهای حاوی اطلاعات را در داده‏های موجود جست‌وجو می‌کند. این الگوها و الگوریتم‏ها، می‏توانند توصیفی باشند یعنی داده‏ها را توصیف کنند و یا جنبه پیش‏بینی داشته باشند، یعنی از متغیرها برای پیش‏بینی ارزش‏های ناشناخته سایر متغیرها به‏کار روند. داده‏کاوی توصیفی، به‏دنبال یافتن اگرها در فعالیت‏ها یا اقدامات گذشته است و داده‏کاوی پیش‏بینانه با نگاه به سابقه٬ رفتار آینده را پیش‏بینی می‏کند[1].

ترجمه مقاله An Efficient CRM Data Mining Framework - یک چارچوب موثر داده کاوی CRM برای پیش بینی رفتار مشتریان

An Efficient CRM-Data Mining Framework for the Prediction of Customer Behaviour

Abstract
CRM-data mining framework establishes close customer relationships and manages relationship between organizations and customers in today’s advanced world of businesses. Data mining has gained popularity in various CRM applications in recent years and classification model is an important data mining technique useful in the field. The model is used to predict the behaviour of customers to enhance the decision-making processes for retaining valued customers. An efficient CRM-data mining framework is proposed in this paper and two classification models, Naïve Bayes and Neural Networks are studied to show that the accuracy of Neural Network is comparatively better

چکیده

چارچوب داده کاوی CRM ارتباط نزدیکی با مشتری ایجاد می کند و ارتباط بین سازمان ها و مشتریان را در دنیای کسب و کار پیشرفته امروز مدیریت می کند. در سال های اخیر داده کاوی در برنامه های کاربردی مختلف CRM به محبوبیت دست یافته است و مدل های طبقه بندی یک روش داده کاوی مهم در این زمینه است. این مدل به منظور ارتقای فرآیندهای تصمیم گیری برای پیش بینی رفتار مصرف کنند به منظور حفظ مشتریان با ارزش استفاده می شود. در این مقاله برای نشان دادن اینکه دقت شبکه های عصبی نسبتا بهتر است یک چارچوب موثر داده کاوی CRM ارائه شده است و دو مدل طبقه بندی Naive Bayes و شبکه های عصبی استفاده شده اند.

دانلود مقاله انگلیسی کلیک کنید

An Efficient CRM-Data Mining Framework for the Prediction of
Customer Behaviour

فهرست

چکیده

1- مقدمه

2- مجموعه داده های مورد استفاده

3- بیان مسئله

4- چارچوب داده کاوی CRM

5- مفاهیم مورد استفاده

1-5 شبکه ی عصبی ادراکی چند لایه (MLPNN)

2-5 نائو بیز (NB)

3-5 Weka

6- منطق اجرایی

1-6 پیش پردازش داده ها

2-6 مدل سازی

7- نتایج آزمایش

8- نتیجه گیری و حوزه های آتی

مسایل الکترودینامیک

این فایل که در آن سعی شده است تا برخی از مسایل فصل دوم کتاب الکترودینامیک جکسون حل شود به صورت دست نویس با فرمت تصویر است. جواب ها به گونه ای به رشته تحریر در آمده اند که برای دانشجویان ارشد گروه فیزیک قابل درک باشند.

دانلود پروژه داده کاوی مفاهیم و کاربرد (فرمت word وباقابلیت ویرایش)تعداد صفحات 101

عنوان پایان نامه : داده کاوی، مفاهیم و کاربرد

قالب بندی : Word

شرح مختصر : 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 کردواطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد . با استفاده از پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است . از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند . داده کاوی یکی از مهمترین این روشها 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 . در داده کاوی از بخشی از علم آمار به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شود . علاوه بر این داده کاوی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارتباط تنگاتنگی دارد ، بنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و علم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود . باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها ، در حد مگا یا ترابایت ، مواجه باشیم . در تمامی منابع داده کاوی بر این مطلب تاکید شده است . هر چه حجم داده ها بیشتر و روابط میان آنها پیچیده تر باشد دسترسی به اطلاعات نهفته در میان داده ها مشکلتر می شود و نقش داده کاوی به عنوان یکی از روشهای کشف دانش ، روشن تر می گردد .

فهرست :

چکیده

مقدمه

فصل اول – مفاهیم داده کاوی

مدیریت ذخیره سازی و دستیابی اطلاعات

ساختار بانک اطلاعاتی سازمان

داده کاوی (Data Mining)

مفاهیم پایه در داده کاوی

تعریف داده کاوی

مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها

الگوریتم های داده کاوی

آماده سازی داده برای مدل سازی

درک قلمرو

ابزارهای تجاری داده کاوی Tools DM Commercial

منابع اطلاعاتی مورد استفاده

محدودیت های داده کاوی

حفاظت از حریم شخصی در سیستم‌های داده‌کاوی

فصل دوم : کاربردهای داده کاوی

کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک

داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی

داده کاوی و مدیریت موسسات دانشگاهی

داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده‌کاوی و مدیریت دانش

کاربرد داده‌کاوی در آموزش عالی

فصل سوم – بررسی موردی۱: وب کاوی

معماری وب کاوی

مشکلات و محدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان

محتوا کاوی وب

فصل چهارم – بررسی موردی

داده کاوی در شهر الکترونیک

زمینه دادهکاوی در شهر الکترونیک

کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک

چالشهای داده کاوی در شهر الکترونیک

مراجع و ماخذ