معرفی برترین خزشگر های تحت وب و متن باز برای داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی
خزنده‌ی وب، (انگلیسی: Web Crawler) یک برنامه‌ای رایانه‌ای است که توانایی مرور و ثبت اطلاعات را از وب‌سایت‌ها به صورت خودکار دارد. “خزنده‌ی وب” به چندین شکل مختلف تعریف می‌شود که برخی از آنان :
عنکبوت‌های وب (انگلیسی: Web Spider)
فهرست سازان خودکار (انگلیسی: Automatic Indexers)
ربات‌های نرم‌افزاری خودکار (انگلیسی: Web Robots)
نرم‌افزارهای FOAF
…
را شامل می‌شود.
به عنوان مثال موتورهای جستجوگر با بهره‌گیری از این گونه نرم‌افزارها به صورت خودکار صفحات مختلف وب سایت‌ها را ثبت ، آنالیز و رده‌بندی میکند.
حال در این پست به شما ۵۰ خزشگر برتر تحت وبی که مجانی و متن باز می باشند را معرفی می کنیم.
با مفتا همراه باشید:
Name Language Platform
Heritrix Java Linux
Nutch Java Cross-platform
Scrapy Python Cross-platform
DataparkSearch C++ Cross-platform
GNU Wget C Linux
GRUB C#, C, Python, Perl Cross-platform
ht://Dig C++ Unix
HTTrack C/C++ Cross-platform
ICDL Crawler C++ Cross-platform
mnoGoSearch C Windows
Norconex HTTP Collector Java Cross-platform
Open Source Server C/C++, Java PHP Cross-platform
PHP-Crawler PHP Cross-platform
YaCy Java Cross-platform
WebSPHINX Java Cross-platform
WebLech Java Cross-platform
Arale Java Cross-platform
JSpider Java Cross-platform
HyperSpider Java Cross-platform
Arachnid Java Cross-platform
Spindle Java Cross-platform
Spider Java Cross-platform
LARM Java Cross-platform
Metis Java Cross-platform
SimpleSpider Java Cross-platform
Grunk Java Cross-platform
CAPEK Java Cross-platform
Aperture Java Cross-platform
Smart and Simple Web Crawler Java Cross-platform
Web Harvest Java Cross-platform
Aspseek C++ Linux
Bixo Java Cross-platform
crawler4j Java Cross-platform
Ebot Erland Linux
Hounder Java Cross-platform
Hyper Estraier C/C++ Cross-platform
OpenWebSpider C#, PHP Cross-platform
Pavuk C Lunix
Sphider PHP Cross-platform
Xapian C++ Cross-platform
Arachnode.net C# Windows
Crawwwler C++ Java
Distributed Web Crawler C, Java, Python Cross-platform
iCrawler Java Cross-platform
pycreep Java Cross-platform
Opese C++ Linux
Andjing Java
Ccrawler C# Windows
WebEater Java Cross-platform
JoBo Java Cross-platform
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
داده کاوی پیامک های تبلیغاتی بر نگرش مصرف کنندگان + دانلود مقاله
2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی
داده کاوی پیامک های تبلیغاتی بر نگرش مصرف کنندگان + دانلود مقاله
با سلام خدمت خوانندگان گرامی
مقاله ای دیگر در حوزه داده کاوی توسط دانشکده مدیریت بازرگانی دانشگاه تهران برای شما عزیزان آماده نموده ایم، مقاله حاضر در رابطه با بررسی تاثیر ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی بر نگرش و واکنش مصرف‌کنندگان به همت دانشجویان دانشگاه تهران در زمستان ۱۳۹۴ به نگارش درآمده است.
چکیده
در عصر فناوری اطلاعات و ارتباطات، نگرش مصرف‌کنندگان به ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی، یکی از موضوعات مطرح در حوزه بازاریابی است و هنوز شناخت چندانی درباره آن وجود ندارد. هدف این پژوهش، بررسی تأثیر ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی بر نگرش و واکنش مصرف‌کنندگان به پیامک‌های تبلیغاتی ارسالی به تلفن همراه آنهاست. جامعه آماری این تحقیق کاربران تلفن همراه در شهر تهران و حجم نمونه ۳۸۵ نفر است که به‌صورت نمونه‌گیری دردسترس انتخاب شدند. تحقیق حاضر از نظر هدف، کاربردی و از نظر نحوه گردآوری دادهها توصیفی- پیمایشی است. مدل مورد مطالعه با استفاده از مدلسازی معادلات ساختاری و رویکرد کمترین مربعات جزئی آزمون شد. نتایج بیانگر آن است که ادراک از خلاقیت پیامک تبلیغاتی بر نگرش و واکنش‌رفتاری مصرف‌کنندگان به پیامک‌های تبلیغاتی ارسالی به تلفن همراه آنان تأثیر مثبت معناداری دارد، درحالی‌که ادراک از خلاقیت پیامک تبلیغاتی به‌صورت غیرمستقیم و از طریق متغیر میانجی نگرش نیز بر واکنش رفتاری مصرف‌کنندگان تأثیر می‌گذارد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
برای مشاهده کامل مقاله روی “بررسی تاثیر ادراک از خلاقیت پیامک‌های تبلیغاتی بر نگرش و واکنش مصرداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتون
2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی
داده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتون
توییتر یکی از بهترین منابع موجود برای داده کاوی و داده کاوان می باشد. داده کاوان میتوانند با استفاده از دانش خود و ابزارهایی مانند tweepy که از پایتون قدرت گرفته است به جمع آوری توییت های موجود در توییتر حول محور کلید واژه ها و منابعی که مورد نظرشان میباشد بپردازند. سپس به خوشه بندی و دسته کردن این اطلاعات پرداخته تا دانش درون آنها را استخراج کند. در نهایت نیز می بایست با استفاده از ابزارهای تصویر سازی مانند گفی یا networkx 2 به تصویر سازی و مصور سازی آنها بپردازند. در این جا ما نمونه ای از مراحل انجام گرفته از توضیحاتی که در بالا ذکر کرده ایم را به شما نشان داده ایم. موضوع داده کاوی این تصویر ها مربوط به یک نگاه اجمالی داشته باشیم به ۱۰ تا از تأثیرگذارترین اشخاص و صفحات با موضوع علم داده بر روی توییتر می باشد که در چند پست قبلی با نام (۱۰ تا از تاثیرگزارترین ها با موضوع علم داده بر روی توییتر) در مفتا منتشر کرده بوده ایم. در نمودار های میله ای، محور x مروبط به تعداد تاپیک های موجود و محور y مربوط به فراوانی کلمات موجود در این تاییک ها می باشد. همچنین اندازه این دایره ها مربوط به فراوانی کلمات با توجه به موضوع مورد نظرشان می باشد.
داده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتونداده کاوی و تصویر سازی با استفاده از قدرت پایتون
طور از داده کاوی استفاده می شود
2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی
چطور از داده کاوی استفاده می شود این سوال خیلی از دوستان هست ما در این پست قصد داریم به شما توضیح دهیم که از این علم به چه نحو استفاده می شود، با ما همراه باشید.
اگر چه داده کاوی یک علم نو ظهور است ولی شرکت ها در طیف گسترده ای از آن در صنایع، امور مالی، بهداشت و درمان، تولید، حمل و نقل و هوافضا استفاده می کنند.
با استفاده از فن آوری تشخیص الگو و روش های آماری و ریاضی از طریق اطلاعاتی که جمع آوری می شود توسط ابزارهای مختلف شروع به داده کاوی می کنیم تا بدین وسیله روابط پنهان، الگوها و … بدست بیاوریم.
چطور از داده کاوی استفاده می شود
این الگوها و روابط کشف شده به شرکت ها برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کار کمک می کند تا از این طریق بتوانند مشتریان وفاداری را برای خود پیدا کنند.
شرکت ها می توانند از طریق داده کاوی به این ویژگی ها دست یابند:
الگوی مصرف مشتریان: شناسایی ویژگی ها مشترک و الگوهای مشتریان که دقیقا چه محصولی را از چه فروشگاهی خرید می کنند.
ریزش مشتریان: پیدا کردن تفاوت بین مشتریان وفادار و غیر وفادار که آیا مشتری تمایل دارد از یک برند خرید کند یا نکند؟
تشخیص تقلب: شناسایی تراکنش هایی که احتمال بیشتری به کلاهبرداری دارد.
آنالیز سبد خرید: مشتری وقتی محصولی را خریداری می کند در کنار آن خرید چه محصول دیگری را خرید می نماید.
آموزش – معرفی Logistic regression در داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
آموزش – معرفی Logistic regression در داده کاوی
رگرسیون منطقی یک حالت عمومی تر از رگرسیون خطی می باشد.قبلا این روش برای پیش بینی مقادیر binary یا متغیرهای دارای چند مقدار گسسته (کلاس) استفاده می شد. از آنجایی که مقادیر مورد نظر برای پیش بینی مقادیر گسسته می باشند نمی توان آنرا به روش رگرسیون خطی مدلسازی کرد برای این منظور این متغیرهای گسسته را به روشی تبدیل به متغیر عددی و پیوسته می کنیم وبرای این منظور مقدار لگاریتم احتمال متغیر مربوطه را در نظر می گیریم و برای این منظور احتمال پیشامد را بدین صورت در نظر می گیریم :
احتمال اتفاق نیفتادن پیشامد/ احتمال اتفاق افتادن پیشامد
آموزش – معرفی Logistic regression در داده کاوی
و تفسیر این نسبت مانند تفسیری است که در بسیاری از مکالمات روزمره در مورد مسابقات یا شرط بندی ها در موارد مشابه به کار می رود. مثلا وقتی می گوییم شانس بردن یک تیم در مسابقه ۳ به ۱ است در واقع از همین نسبت استفاده کرده و معنی آن این است که احتمال برد آن تیم ۷۵% است.
وقتی که ما موفق شدیم لگاریتم احتمال مورد نظر را بدست آوریم با اعمال لگاریتم معکوس می توان نسبت مورد نظر و از روی آن کلاس مورد نظر را مشخص نمود
منبع :
ویکیالگوریتم Twostep
این الگوریتم از یک روش خوشهبندی دو مرحلهای استفاده میکند. مرحله اول با یک گذر از دادهها، آنها را در مجموعه قابل قبولی از زیر خوشهها فشرده میکند. قدم دوم از یک روش خوشهبندی سلسله مراتبی، به منظور ادغام تکاملی این زیر خوشهها به خوشههای بزرگتر بهره میبرد (شهرابی، 1392). یکی از مزایای این الگوریتم اجرا بر روی مجموعه دادههای بزرگ است و انها را با کارایی زیاد اداره میکند. از دیگر نقاط قوت آن این است که قادر به مدیریت دادههایی با انواع مختلف فیلدها میباشد (رضائیان و همکاران، 1394). در جدول زیر، مقایسه بین الگوریتمها آورده شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
جدول مقایسه الگوریتمها
K-Means
Kohonen
Twostep
سادگی، شهرت و پرکاربرد
استفاده از شبکه عصبی
روش دو مرحلهای
سریعترین روش برای خوشهبندی مجموعه دادههای بزرگ
تعداد خوشهها در زمان مدلسازی وارد نمیشوند
اجرا بر روی مجموعه دادههای بزرگ
تعداد خوشهها در زمان مدلسازی وارد میشوند
نمایش دادههای چند بعدی
اداره کردن دادهها با کارائی زیاد
برای دادههای طبقهای کارا نیست
قادر به مدیریت دادهها با انواع مختلف فیلدها
تعداد خوشهها در زمان مدلسازی وارد میشوند
میتواند دادههای پرت را مستثنی کند
منبع: رضائیان و همکاران، داده کاوی
کاربرد داده کاوی در آنالیز فیلم‌ها
2016-06-27 ارسال شده توسط علی ایوبی
در چند سال اخیر به لطف تلفن‌های هوشمند باکیفیت دوربین‌های خوب دادههای ویدیویی به‌طور فزاینده‌ای در حال رشد هستند و این فرصت خوبی را به ما می‌دهد تا بر روی این داده بتوانیم تحلیل کنیم.
در نظر داشته باشید در ماه ژوئیه سال ۲۰۱۵، کاربران یوتیوب در هر دقیقه ۴۰۰ ساعت ویدیو آپلود کردند و این تنها قسمتی از فیلم‌های آپلود شده در سطح اینترنت است گفته می‌شود ۳۷ درصد از ترافیک اینترنت متعلق به Netflix میباشد.
کاربرد داده کاوی در آنالیز فیلم‌ها
آمار تعداد ساعت ویدیوهای آپلود شده در یوتیوب
مدیرعامل فیس بو ک مارک زوکربرگ اخیراً گفته است: ما در آغاز یک عصر طلایی از ویدیوهای آنلاین هستیم.
گسترش دادههای ویدیویی شرکت IBM را بر آن داشت تا در این زمینه وارد شود. بنا به اعلام خود IBM آنها در واحد ابر ویدیویی خود میلیاردها دلار سرمایه‌گذاری کرده‌اند.
کاربرد داده کاوی در آنالیز فیلم‌ها
مطابق تحلیل‌های IBM تا سال ۲۰۱۹ حدود ۸۰ درصد از تمام ترافیک اینترنت را دادههای ویدیویی پر خواهند کرد.
ویکتور فانگ می‌گوید: در سال ۲۰۱۳ دولت انگلیس ۵ میلیون دوربین مداربسته در سطح شهر نصب‌کرده است یعنی به ازای هر دوازده نفر یک دوربین نصب‌شده است که از این دادهها می‌توان برای آنالیز استفاده نمود.
طبق نظراتی که گفته شد در آینده ای نزدیک شرکت ها نیازمند یک متخصص در زمینه داده کاوی ویدیوها خواهند داشت پس لازم است که علاقمندان این رشته مهارت های خودشان را در این زمینه بالا ببرند.
منبع مفتا
انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی و آموزش تخصصی انجام پایان نامه داده کاوی
تجزیه تحلیل اطلاعات داده کاوی در نرم افزار
مشاوره پروژه های کدنویسی نرم افزاری داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پروژه big data
اجرای گام به گام پروژه داده کاوی در نرم افزارهای متلب ، وکا و…
انجام پروژه های مهندسی نرم افزار و مهندسی صنایع در زمینه داده کاوی
شماره تماس: 44972580
داده کاوی علم کشف و استخراج اطلاعات مفید از مجموعه های داده های بزرگ است.
موضوع داده کاوی مبحثی به نسبت جدید و میان رشته ای است که به حوزه های آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، بانک اطلاعاتی و مدیریت اطلاعات و شناسایی الگو مربوط است.
فرایند داده کاوی در ابتدا روی داده های متنی ذخیره شده در بانک اطلاعاتی شروع شد .
پژوهشگران پس از مشاهده نتایج مفید و ارزشمند آن به توسعه و بهبود روشهای مختلف انجام این فرایند، جهت کاوش انواع گوناگون داده ها پرداختند.
براین اساس نسل جدیدی از روشها و کاربردها برای داده کاوی به وجود آمد
انجام پروژه داده کاوی
انجام پایان نامه داده کاوی datamining
دیتا ماینینگ علم استخراج اطلاعات و داده های مورد نیاز از حجم زیادی از داده ها می باشد.
پردازش داده در بسیاری از علوم دانشگاهی از جمله: مهندسی نرم افزار،مهندسی صنایع،مهندسی پزشکی،مخابرات،مدیریت و… کاربردهای فراوانی دارد.
در زمینه پردازش داده علاوه بر کاربردهای پژوهشی،کابردهای صنعتی نیز دارد.
تکنیکها و الگوریتمهای زیادی جهت داده کاوی وجود دارد که مهم ترین عامل در انتخاب می باشد.
علاوه بر استخراج اطلاعات دیتاماینینگ به پیش بینی نیز کمک می نماید.
به همین دلیل بسیاری از مسائل پردازش داده در تعیین و پیش بینی تحلیل های آینده مورد استفاده قرار می گیرند.
از الگوریتم ژنتیک،شبکه عصبی،الگوریتم مورچگان،الگوریتم درخت تصمیم و چندین و چند روش دیگر جهت پردازش داده ها استفاده می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
تسلط و شناخت الگوریتم های دیتاماینینگ بسیار مهم و ضروری می باشد.
یکی از نرم افزارهای تخصصی پروژه های دیتاماینینگ ،نرم افزار MATLAB می باشد.
انجام پروژه داده کاوی با الگوریتم های تکاملی
انجام داده کاوی در نرم افزار متلب
انجام داده کاوی پروژه ها
کدنویسی پروژه دیتاماینینگ
انجام پروژه
داده کاوی اطلاعات در نرم افزارهای تخصصی
باتوجه به کاربردهای فراوان دیتاماینینگ ،یادگیری اجرای پروژه ها و روش های کدنویسی اهمیت زیادی دارد
در این مسیر شما را به صورت کامل پتیبانی می نماییم
از کاربردهای پردازش داده ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:
پیش بینی قیمت نفت و گاز با استفاده از داده کاوی
کدنویسی پروژه داده کاوی در زمینه تعیین الگوهای خرید مشتریان
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری ها از روی تصاویر پزشکی
عنوان پایان نامه داده کاوی تعیین سبد خرید مشتریان در علوم مدیریت و مهندسی صنایع
تعیین نوع رفتار بیماری در آینده با استفاده از تکنیک های دیتاماینینگ
انجام پروژه داده کاوی تحلیل ریسک و برآورد حق بیمه براساس پردازش داده های شرکتهای بیمه
این موارد تنها بخش کوچکی از کاربردهای datamining می باشد.به منظور مشاوره و ثبت درخواست خود می توانید با ما تماس بگیرید.
متخصصین آموزشیار در زمینه های مهندسی کامپیوتر،مهندسی صنایع و مدیریت شما را به صورت کامل و گام به گام راهنمایی خواهند کرد
پردازش داده های مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات
کاربرد DATAMINING در پزشکی
مشاوره پروژه بیگ دیتا و پردازش داده های حجیم
کاربرد دیتاماینینگ در بورس و علوم مالی
مشاوره پروژه داده کاوی مهندسی صنایع
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
پروژه matlab
آموزش داده کاوی با متلب و نرم افزارهای تخصصی دیگر مانند
حدود ف‌کنندگان” کلیک