تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی

اختصاصی از اس فایل تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تعداد صفحات: 94

نوع فایل: ورد

چکیده:

داده­­کاوی پل ارتباطی میان علم آمار، علم کامپیوتر، هوش مصنوعی، الگوشناسی، فراگیری ماشین داده می باشد. داده کاوی فرآیندی پیچیده جهت شناسایی الگوها و مدلهای صحیح، جدید و به صورت بالقوه مفید، در حجم وسیعی از داده می باشد. اگر امروزه در تجارت از داده کاوی استفاده نشود، آن کسب و کار از چرخه ی رقابت حذف می شود. فریب در سازمان نوعی سوء استفاده مالی از سرمایه سازمان به عمد و غیر قانونی است. فریب به  تجارتی بیلیون دلاری تبدیل گشته که روزانه در حال گسترش است. بهترین گزینه در زمینه­ی تشخیص فریب داده کاوی است. دراین مطالعه در ابتدا به بررسی کلی دانش داده کاوی، سپس به بررسی مفهوم تشخیص فریب در سازمان و چگونگی تشخیص فریب توسط داده کاوی پرداخته شده و در انتها نیز چند مورد از نمونه­های تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی بیان شده است. ابزار گردآوری اطلاعات از نوع توصیفی و کتابخانه است. هدف از این مطالعه به دست آوردن دانش در زمینه تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی است.

واژگان کلیدی: داده­کاوی، تشخیص فریب، نقش داده کاوی در تشخیص فریب

دانلود پایان نامه داده کاوی (مفهوم و کاربرد)

اختصاصی از اس فایل دانلود پایان نامه داده کاوی (مفهوم و کاربرد) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پایان نامه داده کاوی (مفهوم و کاربرد)

تعداد صفحات 101 صفحه

وب کاوی در صنعت‎

اختصاصی از اس فایل وب کاوی در صنعت‎ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

   چکیده :

با افزایش چشمگیر حجم اطلاعات و توسعه وب، نیاز به روش ها و تکنیک هایی که بتوانند امکان دستیابی کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بیش از پیش احساس می شود. وب کاوی یکی از زمینه های تحقیقاتی است که با به کارگیری تکنیک های داده کاوی به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرویس‌های وب می پردازد. در واقع وب کاوی، فرآیند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفید از داده های وب می باشد. روش های وب کاوی بر اساس آن که چه نوع داده ای را مورد کاوش قرار می دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسیم می شوند. طی این گزارش پس از معرفی وب کاوی و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوی با سایر زمینه های تحقیقاتی بررسی شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای این زمینه تحقیقاتی اشاره می شود. همچنین هر یک از انواع وب کاوی به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. برای این منظور مدل ها، الگوریتم ها و کاربردهای هر طبقه معرفی می شوند.

فهرست :

مقدمه

فصل دوم: داده کاوی

مقدمه ای بر داده کاوی

چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟

مراحل کشف دانش

جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف

داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟

داده کاوی و انبار داده ها

داده کاوی و OLAP

کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی

توصیف داده ها در داده کاوی

خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها

خوشه بندی

تحلیل لینک

مدل های پیش بینی داده ها

دسته بندی

رگرسیون

سری های زمانی

مدل ها و الگوریتم های داده کاوی

شبکه های عصبی

درخت تصمیم

Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)

Rule induction

Knearest neibour and memorybased reansoning(MBR)

رگرسیون منطقی

تحلیل تفکیکی

مدل افزودنی کلی (GAM)

Boosting

سلسله مراتب انتخابها

داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها

داده‌کاوی و مدیریت دانش

فصل سوم: وب کاوی

تعریف وب کاوی

مراحل وب کاوی

وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط

وب کاوی و داده کاوی

وب کاوی و بازیابی اطلاعات

وب کاوی و استخراج اطلاعات

وب کاوی و یادگیری ماشین

انواع وب کاوی

چالش های وب کاوی

مشکلات ومحدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان

محتوا کاوی وب

فصل چهارم: وب کاوی در صنعت

انواع وب کاوی در صنعت

وب کاوی در صنعت نفت، گاز و پتروشیمی

مهندسی مخازن/ اکتشاف

مهندسی بهره برداری

مهندسی حفاری

بخشهای مدیریتی

کاربرد های دانش داده کاوی در صنعت بیمه

کاربردهای دانش داده کاوی در مدیریت شهری

کاربردهای داده کاوی در صنعت بانکداری

بخش بندی مشتریان

پژوهش های کاربردی

نتیجه گیری

منابع و ماخذ فارسی

مراجع و ماخذ لاتین و سایتهای اینترنتی

نوع فایل : Word

تعداد صفحات : 67 صفحه

نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از اس فایل نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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 :

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

نوع فایل : Word

تعداد صفحات : 22 صفحه

پاورپوینت سیستم های متن کاوی

اختصاصی از اس فایل پاورپوینت سیستم های متن کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاوری در مورد متن کاوی و توضیحات، کاربرد و نحوه عملکرد آن در دنیای امروز

متن کاوی = کشف دانش از داده ها متنی = متن داده کاوی

عبارتست از کشف اطلاعات جدید و ناشناخته با استخراج اتوماتیک اطلاعات از منابع داده های متنی غیر ساختیافته بوسیله کامپیوتر