پروژه وب کاوی و کاربرد آن در صنعت پژوهشی کامل برای رشته کامپیوتر و IT می باشد و در 4 فصل تنظیم شده است. شما میتوانید فهرست مطالب پروژه را در ادامه مشاهده نمایید.

پروژه بصورت فایل قابل ویرایش ورد(WORD) در 62 برگه در پایین همین صفحه قابل دانلود میباشد. شایسته یادآوری است که پروژه از ابتدا تا پایان ویرایش وتنظیم , سکشن بندی (section) وfootnote نویسی و فهرست گذاری اتوماتیک کامل شده وآماده تحویل یا کپی برداری از مطالب مفید آن است.

بلافاصله بعد از پرداخت و خرید ، لینک دانلود نمایش داده می شود، علاوه بر آن لینک فایل مربوطه به ایمیل شما نیز ارسال می گردد.

چکيده

با افزايش چشمگير حجم اطلاعات و توسعه وب، نياز به روش ها و تکنيک هايي که بتوانند امکان دستيابي کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بيش از پيش احساس مي شود. وب کاوي يکي از زمينه هاي تحقيقاتي است که با به کارگيري تکنيک هاي داده کاوي به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرويس‌هاي وب مي پردازد. در واقع وب کاوي، فرآيند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفيد از داده هاي وب مي باشد. روش هاي وب کاوي بر اساس آن که چه نوع داده اي را مورد کاوش قرار مي دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسيم می شوند. طي اين گزارش پس از معرفی وب کاوي و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوي با ساير زمينه هاي تحقيقاتي بررسي شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای اين زمينه تحقيقاتي اشاره مي شود. همچنين هر يک از انواع وب کاوي به تفصيل مورد بررسي قرار مي گيرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. براي اين منظور مدل ها، الگوريتم ها و کاربردهاي هر طبقه معرفي ميشوند.

کلیدواژه‌ها:

وب کاوی ،داده کاوی، کاربردهای وب کاوی ، انواع وب کاوی ، وب کاوی در تجارت الکترونیک ، وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی

فهرست مطالب

فصل اول:مقدمه

مقدمه. 1

فصل دوم:داده کاوی

2- 1 مقدمه ای بر داده کاوی.. 6

2-1-1 چه چيزی سبب پيدايش داده کاوی شده است؟. 7

2-2 مراحل کشف دانش... 9

2- 3 جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف.. 12

2-4 داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟. 14

2-5 داده کاوی و انبار داده ها 14

2-6 داده کاوی و OLAP.. 15

2-7 کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی.. 16

2-8 توصیف داده ها در داده کاوی.. 16

2-8-1 خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها 16

2-8-2 خوشه بندی.. 17

2-8-3 تحلیل لینک... 18

2-9 مدل های پیش بینی داده ها 18

2-9-1 دسته بندی.. 18

2-9-2 رگرسیون.. 18

2-9-3 سری های زمانی.. 19

2-10 مدل ها و الگوریتم های داده کاوی.. 19

2-10-1 شبکه های عصبی.. 19

2-10-2 درخت تصمیم. 22

2-10-3 Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS) 24

2-10-4 Rule induction. 25

2-10-5 K-nearest neibour and memory-based reansoning(MBR) 25

2-10-6 رگرسیون منطقی.. 26

2-10-7 تحلیل تفکیکی.. 27

2-10-8 مدل افزودنی کلی (GAM) 28

2-10-9 Boosting. 28

2-11 سلسله مراتب انتخابها 28

2-12داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها 30

2-13داده‌كاوي و مديريت دانش... 31

فصل سوم: وب کاوی

3-1 تعریف وب کاوی.. 33

3-2 مراحل وب کاوي.. 33

3-3 وب کاوي و زمينه هاي تحقيقاتي مرتبط.. 34

3-3-1 وب کاوي و داده کاوي.. 34

3-3-2 وب کاوي و بازيابي اطلاعات.. 35

3-3-3 وب کاوي و استخراج اطلاعات.. 36

3-3-4 وب کاوي و يادگيري ماشين.. 37

3-4 انواع وب کاوي.. 37

3-5 چالش هاي وب کاوي.. 38

3-6مشكلات ومحدوديت هاي وب كاوي در سايت هاي فارسي زبان.. 39

3-7 محتوا کاوی وب.. 40

فصل چهارم: وب کاوی در صنعت

4-1 انواع وب کاوی در صنعت.. 43

4-1-1وب کاوی در صنعت نفت، گاز و پتروشیمی.. 43

4-1-1-1 مهندسی مخازن/ اکتشاف.. 43

4-1-1-2مهندسی بهره برداری.. 44

4-1-1- 3مهندسی حفاری.. 44

4-1-1-4بخشهای مدیریتی.. 44

4-1-2 کاربرد های دانش داده کاوی در صنعت بیمه. 45

4-1-3کاربردهای دانش داده کاوی در مدیریت شهری.. 46

4-1-4کاربردهای داده کاوی در صنعت بانکداری.. 47

4-1-4-1بخش بندی مشتریان.. 47

4-2 پژوهش های کاربردی.. 48

نتيجه گيري.. 50

منابع و ماخذ فارسی.. 51

مراجع و ماخذ لاتین و سایتهای اینترنتی.. 52

 

فهرست اشکال

شکل(2-1) داده کاوی به عنوان يک مرحله از فرآيند کشف دانش.... 8

شکل(2-2) سير تکاملی صنعت پايگاه داده. 10

شکل (2-3) معماری يک نمونه سيستم داده کاوی... 11

شکل (2-4) داده ها از انباره داه ها استخراج می گردند.. 14

شکل(2-5( داده ها از چند پایگاه داده استخراج شده اند.. 15

شكل(2-6) شبکه عصبی با یک لایه نهان.. 20

شكل(2-7) Wx,y وزن یال بین X و Y است. 21

شكل(2-8) درخت تصمیم گیری... 23

شكل(2-9( روش MBR... 26