دانلود کد متلب پروژه یادگیری ماشین و استخراج ویژگی با داده کاوی (data mining) در شبکه بیزی (شبکه باور یا bayesian)

اختصاصی از فی بوو دانلود کد متلب پروژه یادگیری ماشین و استخراج ویژگی با داده کاوی (data mining) در شبکه بیزی (شبکه باور یا bayesian) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود کد متلب پروژه یادگیری ماشین و استخراج ویژگی با داده کاوی (data mining) در شبکه بیزی (شبکه باور یا bayesian) 

اختصاصی از فی بوو استفاده از ردیابی چشم جهت بهبود فرایند وب کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

استفاده از ردیابی چشم جهت بهبود فرایند وب کاوی

نویسند‌گان:

[ حبیب الله قاسمیان دهکردی ] - کارشناسی ارشد مهندسی نرم افزار، دانشگاه آزاد واحد میبد، یزد، ایران

[ زهرا عسگری ] - کارشناسی ارشد مهندسی نرم افزار، دانشگاه پیام نور واحد تهران شمال، تهرانف ایران

[ سلماز احمد زاده ] - کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات دانشگاه پیام نور واحد بین الملل قشم، هرمزگان، ایران

[ مزدک مرادی زانیانی ]

 خلاصه مقاله:

با رشد چشمگیری صفحات و داده های وب نیاز به ابزاری برای استخراج اطلاعات و دانش مفید از داده ها که با نیاز کاربران مطابقت داشته باشد روز به روز افزایش می یابد. وب کاوی و روش های آن با استفاده از تکنیک های داده کاوی به استخراج دانش از صفحات وب می پردازند. ولی یکی از مشکلاتی که کاربران در هنگام جستجوی صفحات وب ممکن است به آن برخورد کنند این است که صفحات نامرتبط با موضوعشان نمایش داده می شود. برای حل این مشکل در این مقاله ما به بررسی تکنولوژی ردیابی چشم کاربران در هنگام بازدید از صفحات وب می پردازیم. در این تکنولوژی رفتار کاربران با استفاده از یک چشم الکتریکی نسبت به یک صفحه خاص پردازش می شود و جوابی که برمی گرداند می تواند ملاکی برای بهتر شدن روی صفحات وب باشد.

کلمات کلیدی:

وب کاوی، وب کاوی محتوایی، وب کاوی ساختاری، وب کاوی کاربردی، HITS Page Rank

نحوه استناد به این مقاله
در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:

قاسمیان دهکردی، حبیب الله؛ زهرا عسگری؛ سلماز احمد زاده و مزدک مرادی زانیانی، 1392، استفاده از ردیابی چشم جهت بهبود فرایند وب کاوی، همایش ملی مهندسی کامپیوتر و توسعه پایدار با محوریت شبکه های کامپیوتری، مدل سازی و امنیت سیستمها، مشهد، موسسه آموزش عالی خاوران.

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.

برای بار اول: (قاسمیان دهکردی، حبیب الله؛ زهرا عسگری؛ سلماز احمد زاده و مزدک مرادی زانیانی، 1392)
برای بار دوم به بعد: (قاسمیان دهکردی؛ عسگری؛ احمد زاده و مرادی زانیانی، 1392)

دانلود پایان نامه داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری

اختصاصی از فی بوو دانلود پایان نامه داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پایان نامه داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری

تعداد صفحات 90 صفحه

دانلود پایان نامه کامل در مورد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری (تعداد صفحات )

اختصاصی از فی بوو دانلود پایان نامه کامل در مورد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری (تعداد صفحات ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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 پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد. با استفاده ار 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 بپردازن د اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد، کاربران هر چقدرحرفه ای 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 مالی بسیار بالا است. بنابراین می شود گفت که درحال حاضر یک تغییر الگو از مدل سازی و تحلیل های کلاسیک برپایه اصول اولیه به مدل های درحال پیشرفت و تحلیل های مربوط بطور مستقیم از داده ها وجود دارد. 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 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 شودبنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین وعلم 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 داد ه ها در حد گیگابایت یا ترابایت، مواجه باشیم که از این نظر یکی از بزرگترین بازارهای هدف، انبارجامع داده ها، مراکز داده وسیستم های پشتیبانی تصمیم برای بدست آوردن تخصص هایی در صنایعی مثل شبکه های توزیع مویرگی، تولیدف مخابرات، بیمه و …می باشد.

مدیریت ارتباط با مشتری به همه فرآیندها و فناوری هایی گفته می شود که در شرکت ها و سازمان ها برای شناسایی، ترغیب، گسترش، حفظ و ارائه خدمت به مشتریان به کار می رود. سازمان ها با استفاده از CRM می توانند چرخه فروش را کوتاهتر و وفاداری مشتری به ایجاد روابط نزدیکتر و درآمد را افزایش دهند. سیستم مدیریت روابط با مشتری می تواند کمک کند تا مشتریان موجود حفظ شوند و مشتریان جدیدی جذب شوند. سازمان ها برخی روش هایی را شامل مدیریت ارتباط با مشتری، تحلیل ارزش مشتری، استراتژی سازمانی و ساز و کارهای خدماتی که کارایی ارتباطات مشتری را بهبو د می دهد بکار می برند. مدیریت ارتباط با مشتری استراتژی ای برای کسب مشتریان جدید و نگهداشتن آنها است. مدیریت ارتباط با مشتری عملیاتی شامل تمام فعالیتهای مرتبط با مشتریان بی واسطه همچون شرکتها می باشد. ارتباط بین این دو( داده کاوی و مدریت ارتباط با مشتری) خیلی مهم و اساسی می باشد زیرا شر کت ها با داده کاوی خواسته های مشتریان خود را می شناسند و بر اساس با آن به مشتریان خود سرویس می دهند در این مقاله در بخش اول با مقدمه ای از داده کاوی و تاریخچه ای در این مورد را برسی می کنیم و در بخش بعد با داده کاوی اشنا می شویم بعد با وب کاوی که اساس بسیاری از شرکت ها برای استخراج داده های خام از پرتال های خود هستند اشنا می شویم در بخش چهارم با مدریت ارتباط با مشتری اشنا می شویم و در فصل آخر ارتباط بین این دو را برسی می کنیم

فهرست :

چکیده

 فصل اول مقدمه

 مقدمه

 تاریخچه

 فصل دوم داده کاوی

 تعریف داده کاوی

 تعریف جامع

 مراکز داده چیست

 برخی از کاربرد های داده کاوی در محیط واقعی

 چرخه تعالی داده کاوی

 فرآیند داده کاوی

 مدل ها ، پروفایل سازی و پیش بینی

 پروفایل سازی

 متدلوژی

 دیگر نظریه ها

 وظایف داده کاوی

 آماده سازی داده ها

 فصل سوم وب کاوی

 وب کاوی

 روش های وب کاوی

 فصل چهارم مدیریت ارتباط با مشتری

 تاریخچه

 مشتری کیست

 مدیریت ارتباط با مشتری

 نقش مدیران ارشد در ارتباط با مشتریان

 مزایای بکار گیری سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری

 چارچوب گارتنر

 اندازه گیری رضایت مشتری

تفاوت  CSM و CRM

 فصل پنجم ارتباط بین داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری

 ارتباط بین داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری

 مدیریت ارتباط با مشتری

نتیجه گیری

منابع و ماخذ

کد استفاده از کتابخانه های ابزارهای پردازش متن فارسی - متن کاوی

اختصاصی از فی بوو کد استفاده از کتابخانه های ابزارهای پردازش متن فارسی - متن کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کد استفاده از کتابخانه های ابزارهای پردازش متن فارسی

در این کد که به زبان سی شارپ نوشته شده است چگونگی استفاده از کتابخانه های  ابزارهای پردازش متن فارسی زیر آورده شده است:

–  نرمالسازی متون فارسی – Normalizer

– تشخیص جملات – Sentence Spliter

– تشخیص کلمات – Tokenizer

– ریشه یابی کلمات – Stemmer

– برچسب زنی نحوی کلمات  – POS Tagger

– تشخیص گروه های تشکیل دهنده جملات  – Parser

– تبدیل عبارات عامیانه و محاوره ای به عبارات رسمی  – Formal