پایان نامه و مقالات شبکه های اجتماعی

پایان نامه و مقالات شبکه های اجتماعی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
شبکه های اجتماعی یکی از موضوعات مناسب برای پایان نامه و مقاله رشته کامپیوتر و فناوری اطلاعات می باشد.در زیر لیستی از پایان نامه و مقالات شبکه های اجتماعی ارائه شده است:

نسل نوین مخازن داده ها در اینترنت اشیا، شبکه های اجتماعی و پروژه های بزرگ علمی و سازمانی
تحلیلی از داده های عظیم در شبکه های اجتماعی
بررسی روند افزایش ابر داده ها و چالش های مدیریتی، کنترلی و پردازشی آن ها
بررسی Big Data در شبکه های اجتماعی
ارائه یک روش کارای انتخاب ویژگی در مجموعه داده های با ابعاد بالا
ارزیابی خودکار گفتگوهای آنلاین در شبکه های اجتماعی با متن کاوی
مروری بر کاوش اتصالات در شبکه های اجتماعی
ترسیم و تحلیل شبکه اجتماعی دانشجویان خوابگاه ها
مقالات شبکه های اجتماعی بخش دوم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
اکتشاف کاربران تاثیرگذار در رسانه های اجتماعی بر پایه روش های داده کاوی
سنجش اعتماد و خوشنامی در شبکه های اجتماعی با رویکردهای داده کاوی
داده کاوی در شبکه های اجتماعی
تأثیر اینترنت اشیای اجتماعی بر هوشمند کردن بازاریابی های اینترنتی
نسل نوین مخازن داده ها در اینترنت چیزها شبکه های اجتماعی و پروژه های بزرگ علمی و سازمانی
دسته بندی احساس متون فارسی با استفاده از کلمات و شکلک های احساسی
تحلیل احساسات در شبکه اجتماعی توییتر با تکنیک متن کاوی
شناسایی میزان رضایت مشتری در شبکه اجتماعی اینستاگرام با استفاده از تحلیل احساسات
مروری بر آنالیز احساسی داده ها در شبکه های اجتماعی (توییتر)
نقش شبکه های اجتماعی برتوسعه تجارت الکترونیکی
مقالات شبکه های اجتماعی بخش سوم

ساختار های بازاریابی شبکه های اجتماعی
بررسی نقش شبکه اجتماعی توییتر در بازاریابی آنلاین
شبکه های اجتماعی: آینده بازاریابی برای کسب و کارهای کوچک
آینده CRM بررسی استراتژی بازاریابی مشتری محور و کاربرد شبکه های اجتماعی
بررسی تاثیر کسب دانش از شبکه های اجتماعی بر نوآوری برند (مطالعه موردی : شرکت بیمه پارسیان در شهر تهران)
بررسی تأثیر شبکه های اجتماعی منطبق بر مدیریت دانش در سازمانهای اداری موردمطالعه اداره کل فرهنگی جامعه المصطفی العالمیه
بررسی رویکرد بانکداری اجتماعی در عصر مشارکتهای اقتصادی و تجارت الکترونیک
“شناسایی و اولویت بندی عوامل موثر بر گرایش مشتریان به استفاده از خدمات بانکداری
مبتنی بر شبکه های اجتماعی با استفاده از روش تاپسیس فازی”
کسب و کار الکترونیک در شبکه های اجتماعی

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
مقالات شبکه های اجتماعی بخش چهارم

بررسی نقش شبکه های اجتماعی در بهبود و توسعه کسب و کار از طریق بازاریابی الکترونیکی
“بررسی رفتار خریداران تجارت الکترونیک در شبکه های اجتماعی با در نظر گرفتن تاثیر تعدیل کننده
فرهنگ بر آن (خریداران برخط در ایران)”
نقش شبکه های اجتماعی در تبلیغات و بازاریابی آنلاین
بررسی سیستماتیک ارتباط بین تبلیغات کلامی و اعتماد در محیط رسانه های اجتماعی
نظرکاوی شبکه های اجتماعی با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین
ارائه روشی مبتنی برپیش پردازش برای بهبود عقیده کاوی درتوییتر فارسی
بررسی کاربرد و چالش های کلان داده در تحلیل عقاید
طراحی و پیاده سازی شبکه اجتماعی توزیع شده در گوشی های هوشمند
مروری بر رایانش ابری اجتماعی و ویژگی های آن

 
مقالات شبکه های اجتماعی بخش پنجم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
بررسی سیستم های توزیع شده و طرح ریزی معماری آنها بر اساس سیستم محاسبات ابر
استفاده از الگوریتم کلونی زنبورعسل برای تخصیص و اشتراک گذاری منابع اطلاعاتی در محیط ابر اجتماعی
استفاده از رایانش ابری جهت شناسایی افراد فعال در شبکه های اجتماعی
مروری بر معماری ابر اجتماعی
ابر اجتماعی:محاسبات ابری در شبکه های اجتماعی
ارزیابی همپوشانی موتورهای جستجوی وب در استخراج شبکه های اجتماعی
استخراج شبکه های اجتماعی از وب با استفاده از موتورهای جستجو
کشف اسپم در شبکه ی اجتماعی فیسبوک با استفاده از داده کا ویٍ
به کارگیری جبر خطی برای تشخیص اجتماع در متون فارسی مندرج در شبکه های اجتماعی
جمع آوری دادگان از وب سایت های شبکه های اجتماعی

 
مقالات شبکه های اجتماعی بخش ششم

استخراج دادگان شبکه های اجتماعی آنلاین با استفاده از الگوریتم قدم زن تصادفی بهبود یافته
بررسی بازیابی اطلاعات و ارتباط آن با شبکه های اجتماعی
استفاده از تکنیک های وب کاوی بمنظور تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی
ارائه روشی جدید برای بازیابی اطلاعات در شبکه های اجتماعی فارسی بر اساس یادگیری تقویتی
بررسی بازیابی اطلاعات ی ارتباط آن با شبکه های اجتماعی
بهره بری از تکنیک های وب کاوی برای تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی
مروری بر مفاهیم و روشهای ارزیابی اعتماد در شبکه های اجتماعی
مروری بر روش های بررسی اعتماد در شبکه های اجتماعی
تجزیه و تحلیل عوامل موثر بر اعتماد در بازاریابی رسانه های اجتماعی
حفظ حریم خصوصی داده های منتشر شده در شبکه های اجتماعی
مروری بر محاسبه و تاثیرگذاری کمیت اعتماد در شبکه های اجتماعی
مقالات شبکه های اجتماعی بخش هفتم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
استفاده از روش هسته گاوسی در سیستمهای پیشنهاد دهنده مبتنی بر اعتماد
ارائه الگوی نوین سنجش نفوذپذیری در امنیت شبکه
روشی نوین برای پیش بینی اعتماد در شبکه های اجتماعی بر اساس همسانی اعتماد
یک مدل معماری بهبود یافته برای تامین امنیت در برنامه های پیام رسان موبایل
شناخت تهدیدات و راهکارهای موثر در امنیت شبکه اجتماعی بومی با بهره گیری از عملکرد شبکه های جهانی
ارائه یک روش جهت برقراری امنیت تصاویر در شبکه های اجتماعی با استفاده از تبدیل موجک ابزارهای رمز نگاری و آزمون PSNR
تکنیک های حفاظت از ارتباطات در انتشار داده های شبکه های اجتماعی
امنیت و حفظ حریم خصوصی در شبکه های اجتماعی آنلاین
حفظ حریم خصوصی در شبکه های اجتماعی آنلاین
چالش های امنیت شبکه های اجتماعی آنلاین
بهبود عملکرد سیستم های توصیه گر مبتنی بر اعتماد با استفاده از خطی کردن روابط بین متغیرها
مقالات شبکه های اجتماعی بخش هشتم

نقش امنیت در فضای مجازی و شبکه های اجتماعی
مکانیزم هایی برای مدیریت و استنتاج اعتماد در شبکه های اجتماعی
استنتاج اعتماد در شبکه های اجتماعی با استفاده از بهینه سازی الگوریتم ژنتیک
امنیت اطلاعات فردی و قربانی شدن سایبری کاربران شبکه های اجتماعی
حریم خصوصی و امنیت اطلاعات در شبکه های اجتماعی
مدل سازی حفظ حریم خصوصی در شبکه های اجتماعی
ارائه یک چارچوب ورود تکین با هویت سنجی جامع در شبکه های اجتماعی سازمانی
بررسی چالش های امنیتی موجود در شبکه های اجتماعی آنلاین
ارائه یک مدل محاسباتی مبتنی براطمینان برای مدیریت اعتماد درشبکه های اجتماعی
پیش بینی اعتماد در شبکه های اجتماعی بر مبنای ارتقای الگوریتم k – نزدیکترین همسایه
سنجش اعتماد و خوشنامی در شبکه های اجتماعی با رویکردهای داده کاوی
مقالات شبکه های اجتماعی بخش نهم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
بررسی مهندسی اجتماعی و مدل شناسایی حملات مبتنی برمهندسی اجتماعی
افزایش دقت تشخیص پستهای اسپم در شبکه های اجتماعی با استفاده از سیستم ایمنی مصنوعی
حفظ حریم خصوصی داده های منتشر شده در شبکه های اجتماعی در مقابل حملات همسایگی
مدلسازی نوع محور در حفظ حریم خصوصی در شبکه های اجتماعی
حفاظت از حریم خصوصی در شبکه های اجتماعی برای جلوگیری از افشای اطلاعات حساس مبتنی بر سیستم ایمنی مصنوعی
تحلیل محرمانگی در شبکه های اجتماعی و ارائه راهکار افزایش آن
بررسی تهدیدات در شبکه های اجتماعی آنلاین و ارائه راه حل هایی برای مقابله با این تهدیدها
بررسی دستاوردها و چالشها در داده های بزرگ اجتماعی
مروری بر شبکه های اجتماعی، مزایا، معایب و مسائل امنیتی مربوط به آنها
بررسی ابزارھای تحلیل شبکه ھای اجتماعی
رسانه اجتماعی و اثر آن بر عملکرد مشتریان
شبکه های اجتماعی
مقالات شبکه های اجتماعی بخش دهم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
بررسی آموزش مبتنی بر شبکه های اجتماعی مجازی، مزایا و چالشها
شبکه های اجتماعی و مشکلات موجود در توسعه آن ها
بررسی شبکه های اجتماعی و تأثیرات آن ها بر ابعاد مختلف زندگی
تاثیراستفاده از شبکه های اجتماعی مجازی بر عملکرد تحصیلی دانشجویان دانشگاه علمی کاربردی شهرستان دورود
مروری بر مدلهای تاثیر در شبکه های اجتماعی آنلاین
تجزیه و تحلیل رده بندی های شبکه اجتماعی: یادگیری اجتماعی و دوستی اجتماعی
زیرساخت های معرفت شناسانه سبکه اجتماعی تعاملی با هدف ایده کاوی نخبگان در وب معنایی
بررسی تاثیر شبکه های اجتماعی (فیسبوک ) در توسعه و جذب گردشگری کشور
بررسی و تحلیل شبکه های اجتماعی و استراتژیهای موثر آن در مدیریت دانش (مطالعه موردی:شرکت گلرنگ ترابر)
مقالات شبکه های اجتماعی بخش یازدهم

بررسی شبکه های اجتماعی ، مزایا و معایب آن ها
تاثیرگذاری حداکثری در شبکه های اجتماعی بزرگ
چالشها، ایده های نو و مسیرهای تحقیقات آینده در شبکه های اجتماعی تلفن همراه
شبکه های اجتماعی
استفاده از پارامترهای مدیریت فناوری اطلاعات در مباحث شبکه های اجتماعی
بررسی شبکه های اجتماعی
بررسی و مقایسه کارایی الگوریتم های استخراج شباهت در شبکه های اجتماعی
رویکردی نوین در تجزیه و تحلیل رفتار کاربران در شبکه های اجتماعی
غنی سازی محتوای پروفایل کاربران در شبکه های اجتماعی بر مبنای مدل سازی مشارکتی به منظور بهبود عملکرد سیستم های توصیه گر
تجزیه و تحلیل رتبه بندی کاربران شبکه های اجتماعی با استفاده از روش ابر شبکه
مقالات شبکه های اجتماعی بخش دوازدهم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
ارائه یک مدل فیلترینگ هوشمند در سامانه هویت سنجی جامع کاربران شبکه های اجتماعی سازمان
تشکیل تیم بر مبنای تراکم متخصصین در شبکه های اجتماعی
شناسایی شخصیت کاربران در شبکه های اجتماعی با استفاده از مدل پنج عاملی شخصیتی بر اساس کاوش پروفایل آنها
استفاده از شاخص های تحلیل شبکه برای شناسایی کاربران بانفوذ در شبکه های اجتماعی مجازی
پیشنهاد دوست مبتنی بر ساختار شبکه و نرخ پیام در شبکه های اجتماعی
ارزیابی تاثیر محبوبیت کاربر و هشتگ در محبوبیت پستهای شبکه ی اجتماعی توئیتر
“بازیابی و تحلیل خصوصیات شهرهای مختلف در شبکه های
اجتماعی مبتنی بر مکان با استفاده از الگوریتم جستجوی هارمونی”
اکتشاف کاربران تاثیرگذار در رسانه های اجتماعی بر پایه روشهای داده کاوی
“یک الگوریتم مبتنی بر اتوماتای یادگیر سلولی جدید برای شناسایی جوامع همپوشان در شبکه های اجتماعی”
مقالات شبکه های اجتماعی بخش سیزدهم

شناسایی انجمن ها در شبکه های اجتماعی مبتنی بر رفتار کاربر و با استفاده از رویکرد نظریه بازی
“بررسی تاثیر روشهای کشف اجتماعات در شناسایی گرههای تاثیرگذار و بیشینه سازی اثر در شبکه های اجتماعی”
پیش بینی افراد خبره در شبکه های اجتماعی آنلاین
بهینه سازی جوامع هم پوشان در شبکه های اجتماعی با استفاده از رویکرد داده کاوی بصری
داده های بزرگ در شبکه های اجتماعی بر خط:از تحلیل تعاملات کاربران تا مدل رفتار کاربران در شبکه های اجتماعی
مطالعه میزان تسهیم دانش خبرگان در شبکه های اجتماعی با استفاده از نتونوگرافی موردی پیام رسان تلگرام
شناسایی تفاوت دیدگاه های کاربران مرد و زن در اعتماد به شبکه های اجتماعیِ برخط
” معرفی یک الگوریتم حریصانه جهت یافتن گروهی از خبرگان در شبکه های اجتماعی”
شناسایی رهبران عقیده در راستای ارتقای بازاریابی ویروسی در بستر شبکه های اجتماعی
مقالات شبکه های اجتماعی بخش چهاردهم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
مدل سازی انتشار تبلیغات بر روی کاربران شبکه های اجتماعی
تحلیل داینامیک تاثیرات شبکه های اجتماعی بر کاربران
ارائه روشی نو به منظور ارزیابی میزان مشارکت کاربران در انجمن های پرسش و پاسخ
ارزیابی الگوریتمهای نخبه یابی در شبکه های اجتماعی به منظور ارائه الگوریتم برتر
استفاده از رایانش ابری جهت شناسایی افراد فعال در شبکه های اجتماعی
ارائه چارچوب کنترل کاربران در شبکه های اجتماعی
هویت سنجی جامع کاربران در شبکه های اجتماعی سازمانی
لیست بندی دوستان در شبکه های اجتماعی با استفاده از الگوریتم GDPSO
یک الگوریتم حریصانه برای تشخیص اجتماع در شبکه های اجتماعی
تشخیص انجمن در گراف شبکه های اجتماعی با استفاده از شباهت ساختاری بین افراد
مقالات شبکه های اجتماعی بخش پانزدهم

مسیریابی بر اساس دوستی در شبکه های اجتماعی متحمل تاخیر
پیش بینی شخصیت کاربران شبکه های اجتماعی از روی متن با استفاده از الگوریتم های داده کاوی
بررسی تاثیر شبکه های اجتماعی بر روی جوانان و امنیت داده های شبکه های اجتماعی در راستای کارآفرینی بومی
تاثیر شبکه های اجتماعی بر روی رده سنی 15 تا 20 سال با استفاده از الگوریتم زنگوله ای فازی شبکه عصبی
اثرات مشابهت کاربران در شبکه های اجتماعی
چرخه پیشنهادی برای مدیریت دانش در شبکه های اجتماعی
بررسی مولفه های بازی وارسازی بر کارایی شبکه های اجتماعی پیشنهاددهنده
تاثیرشبکه های اجتماعی بر شهروندان استان ایلام با کمک منطق فازی
مقایسه ی روشهای تشخیص جمعیت در شبکه های اجتماعی
ارائه الگوریتمی جهت کشف وب سرویس های مبتنی بر شبکه های اجتماعی تخصصی
نقش شبکه های اجتماعی بر توسعه کسب و کار الکترونیکی
مقالات شبکه های اجتماعی بخش شانزدهم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
ساختار گفتمان در شبکه های اجتماعی برای یادگیری: مطالعات موردی در وبلاگ ها و میکروبلاگ ها
یک الگوریتم جدید برای یافتن ساختار n-Club در شبکه های اجتماعی
ارتقاء شبکه های اجتماعی برپایه سیستم های توصیه گر
بهبود سیستم های پیشنهاد دهنده مبتنی بر پالایش گروهی با استفاده از شبکه های اجتماعی
چارچوبی برای استخراج شبکه و تحلیل شبکه های اجتماعی
نقش شبکه های اجتماعی تلفن همراه (تلگرام) در تسهیم دانش
کارکردهای شبکه های اجتماعی تلفن همراه در جامعه ایران
ردیابی چرخه عمر موضوعات خبری در شبکه های اجتماعی
“بررسی تاثیر بازاریابی محتوا بر استراتژی مدیریت ارتباط با مشتری
برای بهبود سطح رضایت مشتریان در کسب و کار الکترونیکی در شبکه اجتماعی و وب سایتها”
مقالات شبکه های اجتماعی بخش هفدهم

ارائه روشی جهت بهبود تشخیص هرزنامه نویسان در شبکه های اجتماعی آنلاین
راهکاری به منظور طبقهبندی حالات عاطفی در شبکه اجتماعی توییتر
ارائه ی مدلی برای انتشار داده های بهینه در شبکه های اجتماعی
“طراحی و ساخت یک سامانه اطلاع رسانی اجتماعی تحت وب با استفاده از نرم افزار
مایکروسافت سیلورلایت بعنوان یک فنآوری نوین در سیستم های ارتباطی”
ارائه یک چارچوب برای تحلیل شبکه های اجتماعی در یادگیری الکترونیکی
بررسی نقش اینترنت اشیاء در توسعه شبکه های ارتباطی
بررسی روشهای شناسایی جوامع در شبکه های اجتماعی
بررسی عملکرد الگوریتم sub skills در پوشش ریز مهارتهای هر مهارت توسط گروهی از خبرگان
الگوریتم مسیریابی بر مبنای تشابه اجتماعی در شبکه های متحمل تاخیر
مقالات شبکه های اجتماعی بخش هجدهم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
بازاریابی محتوا به عنوان رویکردی نوین برای جذب مشتریان در شبکه اجتماعی و وبسایتها
مروری بر معیارهای استراتژیهای بازاریابی افراد تأثیرگذار و دهان به دهان در شبکه های اجتماعی برخط
سیستم های توصیه گر و چالش شروع سرد:بررسی راه کارها
استخراج نیازهای سیستم های مدیریت دانش از طریق شبکه های اجتماعی
روشی جدید برای کنترل سیستم های چند عامله به کمک تعاملات
بررسی تاثیر شبکه های اجتماعی بر بازاریابی اینترنتی
بررسی تاثیرآمیخته های بازاریابی در نسل جدید ارتباطات بر رفتار مصرف کنندگان
سیستم های پیشنهادگر مبتنی بر شبکه های اجتماعی
دسته بندی تکنولوژی های مورد استفاده در سیستم های کلان داده
مقالات شبکه های اجتماعی بخش نوزدهم

“ارائه یک راهکار برای تشخیص جوامع به صورت سلسله مراتبی در شبکه های اجتماعی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات”
مدلسازی و تشخیص اجتماعات در شبکه های اجتماعی مبتنی بر اتوماتای یادگیری
ارائه مدلی برای ابهام زدایی نام نویسنده ها در کتابخانه های دیجیتال با استفاده از ترکیب نتایج شبکه های اجتماعی و خوشه بندی
مسیرهای پیوستگی و پراکنش اطلاعات در شبکه های اجتماعی
بهبود معضل خلوتی داده در شبکه های اجتماعی با استفاده از تشابه Spank
تشخیص گره های پراهمیت در شبکه های اجتماعی با استفاده از فازی سازی
ارائه رهیافت جدید برای استخراج لینک های مفهومی پرتکرار از شبکه های اجتماعی
بهبود خوشه بندی گراف های بزرگ احتمالی با استفاده از الگوریتم تکاملی چند جمعیتی در شبکه های اجتماعی
ارائه یک بهبود برای الگوریتم پیش بینی لینک آدامیک آدار
ارائه روشی برای کاهش افشای یال های شبکه های اجتماعی با استفاده از تصادفی سازی طیفی
مقالات شبکه های اجتماعی بخش بیستم
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
تشخیص محتوا مبنا و پیوند مبنای جوامع در شبکه های اجتماعی
پیش بینی لینک در شبکه های اجتماعی با استفاد از svm مبتىی بر فازی
ارائه یک روش مبتنی بر مرکزیت گره برای بهبود بازاریابی در شبکه های اجتماعی
بررسی عوامل جمعیت شناختی بر پیشبینی لینک در شبکه های اجتماعی
شبکه های اجتماعی مبتنی بر ساختار شبکه و الگوهای متفاوت ارائه روشی جهت یافتن K مؤثرترین گرهها برای تبلیغ در رفتاری گرهها (مورد مطالعه: پارسی یار)
شناسایی گره های تأثیرگذار در شبکههای اجتماعی بر اساس روش تصمیم گیری چندمعیاره
ارائه یک روش جدید پیش بینی لینک مبتنی بر اتوماتای توزیع شده در شبکه های اجتماعی
استفاده از دسته بند چندگانه به منظور پیش بینی پیوند بین موجودیت های یک شبکه اجتماعی
تحلیلی بر روشهای تشخیص همبستگی های همپوشان در شبکه های اجتماعی
یافتن گره های بانفوذ در مدل انتشار آستانه خطی با استفاده از نظریه بازی همکارانه
مقالات شبکه های اجتماعی بخش بیست و یکم

ارائه مدل ترکیبی با استفاده از الگوریتم ژنتیک جهت پیش بینی پیوندها در شبکه اجتماعی
بررسی و شناسایی گرههای آسیب پذیر در شبکه های اجتماعی
ارائه مدل چندگانه گسترش یافته انتشارمبتنی بر آتاماتای نامتقارن در شبکه های اجتماعی
پیش بینی ارتباط در شبکه های اجتماعی بر اساس اهمیت همسایه های مشترک و با کمک پردازش Mapreduce
یک روش ترکیبی از پروتکلهای مسیریابی مبتنی بر اطلاعات بافتار و خصوصیات اجتماعی گره برای شبکه های فرصت طلب
مروری بر رو شهای پیش بینی پیوندی در شبکه های اجتماعی
بررسی روش های پیش بینی پیوند مبتنی بر ویژگی در شبکه های اجتماعی
شبکه های اجتماعی و مقایسه ای از روش های کشف ارتباط در آنها
بررسی روش های پیش بینی پیوند و معیارهای شباهت بین گره ها در شبکه های اجتماعی

 

 
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
جدیدترین موضوعات پایان نامه و مقاله شبکه های اجتماعی

شبکه های اجتماعی یکی از موضوعات به روز جهت  پایان نامه یا مقالات پژوهشی رشته کامپیوتر  و فناوری اطلاعات می باشد.استفاده از شبکه های اجتماعی باعث تولید داده‌های اجتماعی بیشماری شده‌ است. شبکه های اجتماعی پایگاهی را برای کاربران ایجاد می‌کنند تا اطلاعات خود را در آن با دیگران به اشتراک بگذارند. کاوش این نوع داده‌ها موجب استخراج الگوهای کاربردی خواهد شد که برای کسب و کارها، کاربرها و مصرف کننده‌ها بسیار مفید خواهد بود. در زیر لیستی از موضوعات شبکه های اجتماعی ارائه شده است:

    شناسایی افراد موثر در محیط‌های وبلاگی
     یافتن گروه‌های پنهان یا آشکار در شبکه‌های اجتماعی
    تشخیص احساسات کاربر در برنامه‌ریزی پیش‌گستر
     توسعه‌ سیستم‌های پیشنهاددهنده از خرید محصولات خاص تا ایجاد دوستان جدید
     فهم تکامل تدریجی شبکه و تعویض رابطه بین موجودیت‌ها
    محافظت از محرمانگی و امنیت اطلاعات کاربر
    ایجاد و تقویت اعتماد میان کاربران یا بین کاربران و موجودیت ها

لیست کامل جدیدترین مقالات و پایان نامه های شبکه های اجتماعی سایت پیپرگرام را بخوانید
تعریف شبکه های اجتماعی(رسانه های اجتماعی):

طبق تعریف Kaplan و Haenlein رسانه‌های اجتماعی به عنوان گروهی از کاربردهای اینترنتی تعریف می‌شود که بر پایه وب 2 به صورت فنی و ایدئولوژیک ساخته‌ شده‌اند و اجازه‌ی ایجاد و تغییر محتوا را دارند. رسانه اجتماعی مجموعه‌ای از سایت‌های مختلف می‌باشد که شامل رسانه‌های سنتی مانند روزنامه، رادیو و تلویزیون و رسانه‌های غیر سنتی مانند فیسبوک، توییتر و غیره می‌باشد. رشد رسانه‌های اجتماعی تحت چالش‌های زیر صورت گرفته است و جواب این سوالات در داده‌های رسانه‌های اجتماعی پنهان می‌باشد:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    چطور یک کاربر می‌تواند درک شود؟
    یک کاربر از چه نوع اطلاعاتی باید استفاده کند؟
     تجربیات یک کاربر چگونه می‌تواند بهبود یابد؟

داده‌های مربوط به رسانه‌های اجتماعی دارای ویژگی‌هایی می‌باشند که نیازمند تکنیک‌ها و الگوریتم‌های جدید برای کاوش آن‌ها می‌باشد. داده‌هایی که عموما به صورت گسترده توسط کاربران در سایت‌های رسانه‌های اجتماعی ایجاد می‌شوند، بسیار زیاد و دارای نویز می‌باشند. این داده‌ها همچنین بدون ساختار و پویا هستند. همچنین به دلیل عدم وجود مرکزیتی که همه‌ی داده‌های سایت‌های رسانه‌های اجتماعی را نگهداری کند، این داده‌ها در همه جا پخش شده‌اند.با توجه به توضیحاتی که در بالا ذکر شد، زمینه‌های احتمالی که محققان می‌توانند به کاوش رسانه‌های اجتماعی در آن بپردازند در ادامه ذکر شده‌اند:

 
عناوین پژوهشی شبکه های اجتماعی:

1. تجزیه و تحلیل جامعه (Community Analysis): یک جامعه توسط افرادی شکل می‌گیرد که در یک گروه روابط متقابل بیشتری را به نسبت افراد خارج از یک گروه دارند. این جوامع می‌توانند توسط ارتباط‌شان در رسانه‌های اجتماعی شناخته شوند زیرا رسانه‌های اجتماعی این اجازه را به افراد می‌دهند تا در شبکه‌های اجتماعی آنلاین روابطشان را گسترش دهند. از آن‌جا که این شبکه ها بسیار پویا هستند، جوامع می‌توانند در این شبکه‌های پویا توسعه و حتی منحل گردند. با توجه به تحقیقاتی که در این زمینه انجام گرفته شده است نشان می‌دهد که هر چه تعداد دوستان یک کاربر در یک گروه بیشتر باشد، احتمال بیشتری وجود دارد که کاربر در آن گروه عضو شود.

2. تحلیل احساسات و نظرکاوی (Sentiment Analysis and Opinion Mining): تجزیه و تحلیل احساسات کاری بسیار دشوار می‌باشد چرا که زبان‌هایی که به منظور ایجاد محتوا به کار برده ‌می‌شوند بسیار مبهم می‌باشند. اصلی‌ترین گام‌های این فرآیند عبارتند از: 1) یافتن اسناد مربوط، 2) یافتن بخش‌های مربوط، 3) یافتن احساسات کلی، 4) کمی‌ کردن احساسات، 5) یکپارچه‌سازی تمام الگوهای به دست آمده برای ایجاد یک الگوی احساسی کلی. همچنین اجزاء اصلی یک عقیده و نظر متشکل است از: 1) مسئله‌ای که آن نظر بر روی آن اعمال شده است، 2) نظری که بر روی یک مسئله بیان شده است، 3) کسی که نظر را ارائه داده است. این تجزیه و تحلیل می‌تواند در سه سطح اسناد، جمله و ویژگی اعمال شود.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
3. توصیه‌های اجتماعی (Social Recommendation): یک سیستم توصیه اجتماعی از اطلاعات شبکه‌های اجتماعی یک کاربر در کنار ابزار سنتی سیستم‌های توصیه کننده استفاده می‌کند و از این نظریه تبعیت می‌کند که افرادی که از نظر اجتماعی بایکدیگر در ارتباط می‌باشند با احتمال بیشتری علایق مشابه یا یکسان با یکدیگر خواهند داشت. از نمونه‌های این سیستم می‌توان به توصیه کتاب به لیست دوستان یک کاربر در سایت آمازون یا پیشنهاد دوستی در فیسبوک و یا توییتر اشاره کرد.
سایر موضوعات :

4. مدل‌سازی نفوذی (Influence Modeling): شناخت یک شبکه اجتماعی از نظر اینکه دارای شباهت‌های یکسان با سایر شبکه‌های اجتماعی است و یا نفوذپذیر می‌باشد، امری بسیار مهم می‌باشد. بیشتر شبکه‌های اجتماعی ترکیبی از هر دو این ویژگی‌ها می‌باشند. هدف اصلی در پیدا کردن شبکه نفوذپذیر، یافتن کاربرانی است که بیشترین تأثیر را روی کاربران دیگر خواهند گذاشت.

5. پخش اطلاعات و منشا آن (Information Diffusion and Provenance): دو مسئله مهم در شبکه‌های اجتماعی عبارت اند از: 1) اطلاعات چگونه در یک شبکه رسانه اجتماعی پخش می‌شوند و چه فاکتورهایی در پخش این اطلاعات موثر هستند؟ 2) کدام منابع محتملی این اطلاعات را به شبکه‌های اجتماعی می‌دهند؟ قسمت دوم همواره به عنوان یک مسئله مهم باقیمانده است و محققان اذعان داشته‌اند که یافتن جواب این مسئله به تشخیص حقیقت از شایعه در شبکه‌های اجتماعی منجر خواهد شد.

6. محرمانگی، امنیت و اعتماد (Privacy, Security, and Trust): انواع حملاتی که یک شبکه اجتماعی ممکن است با آن‌ها مواجه شود عبارت است از:

stalking-
cyberbullying-
Malvertizing-
phishing-
social spamming-
scamming-
clickjacking-

 
سایر موضوعات پژوهشی شبکه های اجتماعی:

     ارائه یک روش جدید برای ارائه پیشنهادات دوستی در شبکه های اجتماعی
      تجزیه و تحلیل تحرکات شبکه های اجتماعی برای پیش بینی قیمت سهام
     ارتباط وقایع اتفاق افتاده به تحرکات موجود در شبکه های اجتماعی
     یافتن مقاصد احتمالی توریست ها، با استفاده از تحلیل داده های پروفایلی و تحرکات آنها در شبکه های اجتماعی
     استفاده از داده های رسانه های اجتماعی برای استفاده در مراقبت های دارویی
     استفاده از داده های رسانه های اجتماعی برای پیش بینی شیوع بیماری ها
     پیش بینی لینک‌های مثبت و منفی در شبکه های اجتماعی آنلاین
      بررسی روابط مثبت و منفی در شبکه های اجتماعی
     انتشار اعتماد و یا عدم اعتماد در شبکه های اجتماعی
      استفاده از الگوریتم های فرا ابتکاری برای کشف جوامع در شبکه های اجتماعی
     روش های کشف جوامعی که با یکدیگر همپوشانی دارند
     ارائه چارچوب هایی خاص برای پیشنهاد آیتم ها به کاربران
     ارائه مکانیزمی برای استخراج محبوبیت از شبکه های اجتماعی
      استفاده از تکنیک های متن کاوی در شبکه های اجتماعی برای پیشبینی (پیشبینی برخی بیماریها، جنبش های مختلف و .)

وژه خوشه بندی کاربران با رپید ماینر با استفاده از k-means – Rapid miner

وژه خوشه بندی کاربران با رپید ماینر با استفاده از k-means – Rapid miner
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


این پروژه بروی دیتاست مربوط به کاربران که شامل 6040 رکورد کاربر است، عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به کاربران را به نرم افزار داده کاوی رپید ماینر وارد نموده، سپس داده ها را جهت افزایش دقت خوشه بندی نرمال سازی می کنیم. پس از نرمال سازی داده ها الگوریتم k-means بروی داده های نرمال شده اعمال می گردد و خروجی را در قالب یک فایل اکسل با اضافه نمودن برچسب خوشه(Cluster) تولید می کند. ویژگی های مربوط به کاربران عبارتند از :

الگوریتم استفاده شده جهت خوشه بندی کاربران k-means است. معیار خوشه بندی بر اساس اطلاعات دموگرافیک کاربران بوده و از فاصله اقلیدوسی جهت خوشه بندی کاربران استفاده می شود. در این پروژه تعداد خوشه ها را می توان به صورت پویا تعیین نموده و نتایج را مورد بررسی قرار داد.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 مقالات پیاده سازی شده داده کاوی

FacebookTwitterLinkedInGoogle +Email
Related Products

پیپرگرام، شبکه اجتماعی علمی و پژوهشی برای دانشجویان کامپیوتر است.دانشجویان می توانند در آن عضو شوند و با اشتراک گذاشتن مقالات، طرح ها و معرفی فعالیتهای پژوهشی خود شرایط لازم، جهت رشد و توسعه ملی را فراهم آورند. هر پژوهشگر عضو شده در شبکه با توجه به منابع اشتراک گذاشته خود می تواند دسترسی ر

اده کاوی در شبکه های اجتماعی

مقاله اول: بررسی رفتار کاربران شبکه های اجتماعی با علم داده کاوی مطالعه موردی شبکه فیس بوک
چکیده مقاله:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
شبکه های اجتماعی مجازی، یکی از اتفاقاتی است که به سرعت در زندگی همه کاربران وب نفوذ پیدا کرده و روز به روز جایگاه خود را بیشتر تثبیت میکند. آنچه باعث توجه و اقبال گسترده به شبکه های اجتماعی در همه کشورهای دنیا از جمله ایران شده است، ماهیت تعاملی این شبکه ها است و همین مساله جذابیت آن را بالا برده است. یکی از مهمترین کاربردهای داده کاوی، تجزیه و تحلیل و آنالیز در شبکه های اجتماعی است. داده کاوی در شبکه های اجتماعی تا آن اندازه پرفایده است که دولت های زیادی در سراسر جهان با دقت بسیار بالایی شروع به سنجش نیازهای ضروری برای فعالیت در این فضا کرده اند. استفاده از تکنیک های داده کاوی مانند خوشه بندی، طبقه بندی و غیره می تواند در طبقه بندی شبکه های اجتماعی، یافتن الگوهای خاص و با ارزش در مورد رفتار کاربران و موارد دیگر کاربرد داشته باشد. در این تحقیق ضمن بیان رویکردهای پیشین به حوزه ی استفاده از داده کاوی در شبکه های اجتماعی، تلاش شد تا مدل جدیدی با نگرش پویا و تأکید بر انتخاب بهترین درختهای تصمیم ممکن متناسب با بانک داده ها ارائه شود. همچنین با هدف بررسی و شناسایی رفتار کاربران شبکه های اجتماعی با استفاده از یادگیری هدایت شده مورد مطالعه قرار گرفته شد.
کلیدواژه‌ها:

داده کاوی، خوشه بندی، درخت تصمیم، شبکه های اجتماعی

فایل PDF  – شش صفحه – سال ۱۳۹۳

 

 

——————————————————————————————————————–

مقاله دوم: داده کاوی در شبکه های اجتماعی
چکیده مقاله:

اخیرا چندین تکنیک برای یادگیری مدل های آماری،به وسیله ی تحقیقات در یادگیری ماشین و استخراج داده،به وجود آمده اند.همه ی این تکنیک ها باید گروهی از انتخابهای الگوریتمی و نمونه ای را مورد ملاحظه قرار دهد وباید با یکسری از چالش های آماری منحصر به یادگیری داده های رابطه ای روبرو شود.
کلیدواژه‌ها:

شبکه های اجتماعی، داده کاوی،تحلیل لینک، مدل های آماری

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 

 

 

—————————————————————————————–

سمینار کارشناسی ارشد – بررسی تکنیک های داده کاوی در تحلیل شبکه های اجتماعی

افزایش مشارکت افراد در فعالیتهای آنلاین من جمله انتشار محتوا در سالهای اخیرو داشتن روابط و تعاملات مختلف، به همراه توسعه و پیدایش شبکه های اجتماعی آنلاین و گرایش و تمایل وسیع افراد به سمت آنها، باعث تولید و دسترس پذیری مقدار عظیمی اطلاعات ارزشمند شده است که قبلاً هیچ گاه موجود نبوده اند.

سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, بررسی تکنیک های داده کاوی در تحلیل شبکه های اجتماعی, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, شبکه های اجتماعی, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, فیس بوک

سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, بررسی تکنیک های داده کاوی در تحلیل شبکه های اجتماعی, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, شبکه های اجتماعی, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, فیس بوک

سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, بررسی تکنیک های داده کاوی در تحلیل شبکه های اجتماعی, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, شبکه های اجتماعی, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, فیس بوک
سمینار کارشناسی ارشد - بررسی تکنیک های داده کاوی در تحلیل شبکه های اجتماعی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
سمینار کارشناسی ارشد – بررسی تکنیک های داده کاوی در تحلیل شبکه های اجتماعی

سمینار کارشناسی ارشد – بررسی تکنیک های داده کاوی در تحلیل شبکه های اجتماعی

فایل PDF  – چهل و سه صفحه – سال ۱۳۹۳

مبلغ: ۸۵۰۰ تومان

 

 

 

—————————————————————————————————————-

سمینار کارشناسی ارشد: تحلیل رفتار کاربران در شبکه اجتماعی با استفاده از روش های داده کاوی

داده کاوی در شبکه های اجتماعی یکی از موضوعات پر طرفدار است.
یک شبکه اجتماعی به عنوان یک ساختار اجتماعی از اشخاص تعریف می شود که به صورت مستقیم یا غیر مستقیم و براساس رابطه ای مثل دوستی،اشتراک فایل،ارسال ایمیل و..با هم محاوره دارند .چنین شبکه هایی از قبیل ‎facebook,myspace‎ و … هستند که آنالیز آنها با تکنیک هاداده کاوی اخیرا مورد توجه قرار گرفته است که انگیزه اصلی این توجه ، تقاضا برای جستجوی دانش از مجموعه داده ها و یادگیری رفتار کاربران در محیط آنلاین است.برای نمایش شبکه های اجتماعی از یک گراف استفاده می شود که افراد ،گره ها و ارتباطات بین آنها، لینک های گراف است .کاربردهای داده کاوی در شبکه های اجتماعی را در زمینه های مختلفی می توان بیان کرد .برای مثال زمانی که تصمیم می گیریم که چگونه یک محصول را در ‎my space‎بازاریابی کنیم ،استفاده از تکنیک های داده کاوی در شبکه های اجتماعی به منظور تشخیص کاربرهای actor مهم و مرکزی،تشخیص محاورات افراد در گروه ها ،تشخیص کاربر هایی که به عنوان پل بین دو گروه هستند و چگونگی پخش اطلاعات در شبکه می تواند به ما در این امر کمک کند.در شبکه های اجتماعی سوالات زیادی در سطح گره،سطح زیر گروه و سطح شبکه وجود دارد که داده کاوی در شبکه های اجتماعی می تواند آنها را تحقیق کند در این سمینار تاکید مابیشتر بر روی کشف اجتماع است.اجتماع، مجموعه ای از کاربر ها است که در طولانی مدت به طور مکرر با هم محاوره و ارتباط دارند و بحث در این حوزه پیرامون گروه بندی, خوشه بندی و پیدا کردن زیر گرو هاوگراف کاوی و لینک کاوی است.تشخیص زیر گرو ها می تواند برای پیدا کردن علاقه مندی های ناشی از محاوراتی که مردم به آنها تعلق دارند به کار رود.در این سمینار سعی ما بر آن است که ابتدا به شرح مختصری از شبکه های اجتماعی و سپس وظایف داده کاوی در شبکه های اجتماعی بپردازیم پس از آن در زمینه تشخیص اجتماعاتcommunity detection‎ وارد جزئیات می شویم و انواع ساختار ها را مورد بررسی قرار داده و قوانین پایه برای کشف اجتماعات را بررسی می کنیم و در رابطه با برخی پیاده سازی های صورت گرفته در شبکه های اجتماعی مختلف از قبیل یوتیوب در زمینه کشف اجتماع صحبت خواهیم کرد. این گزارش اطلاعات خوبی را در زمینه داده کاوی در شبکه های اجتماعی در اختیار شما قرار خواهد داد.

سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, تحلیل رفتار, رفتار کاربران ,شبکه اجتماعی سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, تحلیل رفتار, رفتار کاربران ,شبکه اجتماعی سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, تحلیل رفتار, رفتار کاربران ,شبکه اجتماعی سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, تحلیل رفتار, رفتار کاربران ,شبکه اجتماعی سمینار کارشناسی ارشد , رشته مهندسی کامپیوتر ,گرایش نرم افزار, داده کاوی, خوشه بندی, درخت تصمیم, تحقیق آماده, دانلود تحقیق, تحلیل رفتار, رفتار کاربران ,شبکه اجتماعی



قیمت:۸۰۰۰ تومان

 

——————————————————————————————————————

مقاله بعدی: روشی جهت بهبود صحت سیستم‌های پیشنهاددهنده در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از تشخیص انجمن‌ها

چکیده:
مقاله سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی: جستجو برای خرید کالا در سایت‌های شبکه‌های اجتماعی اغلب برای کاربران کار وقت‌گیری می‌باشد. سیستم‌های تجارت الکترنیک سعی کرده‌اند به منظور کمک به مشتریان در تصمیم‌گیری، سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم مبتنی بر وب شخصی شده از قبیل سیستم‌های توصیه گر را معرفی کنند. سیستم‌های پیشنهاد دهنده، پیشنهادهای شخصی شده را بر اساس تاریخچه خرید مشتریان و علایق آنها فراهم می‌کند و از این طریق آنها را در تصمیم‌گیری خرید پشتیبانی می‌کنند. تصمیمات خرید معمولا تحت تاثیر نظرات افرادی است که آنها را می‌شناسیم یا به آنها اعتماد داریم. در این مقاله ما قصد داریم برای کمک به تصمیم گیری خرید کاربران با استفاده از الگوریتم تشخیص انجمن‌ها در شبکه‌های اجتماعی، کاربرانی که بیشتر با یکدیگر تعامل دارند را خوشه‌بندی نموده و از خوشه‌های ایجاد شده در بهبود عملکرد سیستم پیشنهاد‌دهنده استفاده کنیم و به این ترتیب نقش سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی را نشان دهیم.

این مقاله در اولین همایش سیستم های هوشمند کامپیوتری دانشگاه پیام نور ارائه شده است.

نوع فایل: PDF

تعداد صفحات: ۶ صفحه

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
 

——————————————————————————————————————–

مقاله بعدی: بهبود صحت سیستم های پیشنهاددهنده با استفاده از تشخیص اجتماعات در شبکه های اجتماعی
معمولا برای خرید کالا با دوستان و آشنایان قابل اعتماد مشورت می‌کنیم و از نظرات و پیشنهادهای آنها در انتخاب کالای مورد نظر استفاده می‌نمائیم. برای پیاده سازی یک سیستم پیشنهاد دهنده، استفاده از روش فیلترینگ تعاونی متداول می باشد. در این روش پیشنهادهای کاربرانی که علایق آنها به ما نزدیک است در نظر گرفته می‌شود. یکی از مشکلات روش فیلترینگ تعاونی، مساله پراکندگی ماتریس کاربر-کالا است. این مشکل ناشی از آن است که کاربران در میان تعداد زیادی از آیتم‌ها، نظر خود را فقط در مورد بخش کوچکی از آنها بیان می کنند. این مساله موجب کم شدن دقت در محاسبه شباهت بین کاربران و در نتیجه کاهش صحت سیستم پیشنهاد دهنده می‌شود. در این مقاله با استفاده از الگوریتم تشخیص اجتماعات در شبکه‌های اجتماعی، کاربرانی که بیشتر با یکدیگر تعامل دارند را خوشه‌بندی نموده و از خوشه‌های ایجاد شده در بهبود عملکرد سیستم پیشنهاد‌دهنده استفاده می کنیم. با استفاده از مجموعه داده Epinion روش خوشه بندی پیشنهادی و روش های دیگر پیاده سازی و نتایج آنها با یکدیگر مقایسه شده است. نتایج حاصل از آزمونها بیانگر آن است که در نظر گرفتن خوشه‌های ناشی از تعامل اجتماعی افراد در شبکه اجتماعی در بهبود صحت سیستم پیشنهاد‌دهنده موثر است.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

تعداد صفحات: ۹ صفحه

قیمت:  ۳۵۰۰ تومان

 

 

 
Print
Yahoo Mail
Gmail
Evernote
aim
LiveJournal
Digg
yahoo_messenger
WhatsApp
Facebook
Twitter
LinkedIn
google_plus
اشتراک گذاری
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های

انجام پروژه های داده کاوی

مشاوره انجام پایان نامه و پروژه های داده کاوی متن کاوی و بیگ دیتا مشاوره و انتخاب موضوع پایان نامه
تحویل مرحله به مرحله

پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
انجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های
رده بندی (Classification)
خوشه بندی (Clustering)
پیش بینی (Prediction)
متن کاوی(Text mining)
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
قواعد انجمنی (Association Rules)
انجام پروژه و پایان نامه ها ی با روش تحلیل پوششی داده ها با نرم افزار EMS
و ...

پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
دانلود رایگان پایان نامه داده کاوی
موضوع پایان نامه داده کاوی
موضوع پایان نامه کارشناسی ارشد شبکه های کامپیوتری
پایان نامه با موضوع شبکه های اجتماعی
موضوع پایان نامه ارشد شبکه های کامپیوتری
دانلود پایان نامه داده کاوی
دانلود پایان نامه ارشد داده کاوی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
استفاده از الگرویتم های
1 -شبکه عصبی مصنوعی(ANN)
2 - شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
3 - درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
4 - بگینگ و بوستینگ
5 - ماشین بردار پشتیبان
7 - سیستم استنباط بیزین
8-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
9-الگوریتم های فراابتکاری
10-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
13-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
11-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و ...
15-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
16-روش های حل مشکل رده نامتوازن

17-تشخیص داده پرت

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

18-تشخیص داده پرت محلی
انجام پروژه های رپیدماینر در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه
انجام پروژه های داده کاوی با مشاوره و آموزش

سفارش انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر(rapidminer)

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


    پروژه طبقه بندی تأیید اعتبار اسکناس با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
    پروژه طبقه بندی اطلاعات بازاریابی بانک با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
    پروژه طبقه بندی بالن ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
    پروژه طبقه بندی نشانه های زبان استرالیا (با کیفیت بالا) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
    پروژه طبقه بندی علائم زبان اشاره استرالیا با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
    پروژه پیش بینی التهاب حاد با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم  ID3در وکا
    پروژه تشخیص سیستم شناسایی فعالیتهای انسانی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم  ID3 در وکا
    پروژه تشخیص فعالیتهای شتاب سنج قفسه سینه با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
    پروژه طبقه بندی صدفهای آبالون با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا
    پروژه تشخیص صورت راننده با استفاده از الگوریتم  IBK در وکا

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

    پروژه شبیه سازی سیستم باغ وحش با ۴ سرویس دهنده در ارنا(Arena)
    پروژه پیش بینی حرکات مهره های شطرنج با استفاده از الگوریتم (IB1) در وکا
    پروژه تشخیص بیماری مغزی با استفاده از الگوریتم داگینگ در وکا
    پروژه خوشه بندی دیتاست سرطان ریه با الگوریتم K-means در متلب (MATLAB)
    پروژه شبیه سازی سیستم فروشگاه بلور و کریستال با ۳ سرویس دهنده در ارنا(Arena)
    پروژه خوشه بندی داده های کارت اعتباری در بانک داری الکتریکی با استفاده از الگوریتمDBSCANدر وکا(weka)
    پروژه طبقه بندی اطلاعات محصولات با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پرسپترون MLP در وکا
    پروژه طبقه بندی سخنرانی پارکینسون با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ای دی  (AD TREE) در وکا
    پروژه طبقه بندی MADELON با استفاده از الگوریتم بگینگ (BAGGING) در وکا
    پروژه (پیش بینی) مشکوک در داده های تراکنش های دستگاه های خودپرداز(ATM) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


    سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس اس آماری(SPSS)
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با تاناگرا(Tanagra)
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر(rapidminer)
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین(clementine)
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس ا مدلر(SPSS Modeler)
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با وکا(weka)
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با آر(R)
    سفارش برنامه نویسی متلب
    مقاله چیست؟
    پروپوزال چیست؟



طبقه بندی پروژه ها

    پروژه های ERD(ویزیو) ()
    پروژه های رپیدماینر (520)
    پروژه های شبیه سازی با Arena(ارنا) (1,
    پروژه های طبقه بندی با رپیدماینر ()
    پروژه های کلود سیم در جاوا
    پروژه های متلب ()
    پروژه های وکا (
    دیتاست های آماده داده کاوی ()


    پروژه طبقه بندی تأیید اعتبار اسکناس با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا

    ۲۵,۰۰۰ تومان ۲۴,۰۰۰ تومان
    پروژه طبقه بندی اطلاعات بازاریابی بانک با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا

    ۲۴,۵۰۰ تومان
    پروژه طبقه بندی بالن ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا

    ۲۳,۵۰۰ تومان
    پروژه طبقه بندی نشانه های زبان استرالیا (با کیفیت بالا) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا


    پروژه طبقه بندی علائم زبان اشاره استرالیا با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم ID3 در وکا



09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

    سفارش پروژه با نرم افزار SPSS اماری
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس اس آماری(SPSS)


    سفارش پروژه با نرم افزار تاناگرا
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با تاناگرا(Tanagra)

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    سفارش پروژه با نرم افزار رپیدماینر
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر(rapidminer)


    سفارش پروژه با نرم افزار کلمنتاین
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین(clementine)

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    سفارش پروژه با نرم افزار SPSS Modeler
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با اس پی اس ا مدلر(SPSS Modeler)




09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    پایان نامه چیست؟
    پایان نامه چیست؟


    سفارش پروژه با نرم افزار متلب
    سفارش برنامه نویسی متلب


    سفارش پروژه با نرم افزار تاناگرا
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با تاناگرا(Tanagra)

    8 آوریل 2018

پیوندهای ناب

    بزرگترین وب سایت آموزشهای مجازی
    سایت مشاوره و آموزش پایان نامه و مقاله
    بزرگترین بانک اطلاعاتی پروژه های دانشگاهی


thesis انجام پایان نامه انجام پروپوزال انجام پروژه matlab با قیمت مناسب انجام پروژه با متلب انجام پروژه متلب انجام پروژه های MATLAB انجام پروژه های دانشجویی با متلب برنامه نویسی با نرم افزار متلب تز درخواست سفارش برنامه نویسی متلب رساله سفارش انجام پروژه SPSS سفارش انجام پروژه با متلب سفارش برنامه نویسی متلب سفارش خوشه بندی با SPSS سفارش داده کاوی با SPSS سفارش داده کاوی با آر سفارش داده کاوی با متلب سفارش دسته بندی با SPSS سفارش دیتاماینینگ با SPSS سفارش شبیه سازی آر سفارش شبیه سازی با متلب سفارش طبقه بندی با SPSS سفارش فوری پروژه متلب سفارش مدلسازی با SPSS سفارش مدلسازی با آر سفارش پایان نامه سفارش پروژه با آر سفارش پروژه متلب سفارش پیاده سازی مقاله با متلب سفارش پیش بینی با SPSS فروش مقاله فروش پایان نامه فروشگاه ناب لرنینگ مقاله ناب لرنینگ پایان نامه پایان نامه چیست پروپوزال پروپوزال چیست؟ پروژه آر پروژه متلب پیاده سازی داده کاوی با متلب
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

RapidMiner

شاید گمان کنید برای اینکه بتوانید در حوزه علم داده گام بردارید، باید حتما به یک زبان برنامه نویسی تسلط داشته باشید! اما این مقاله ابزارهایی را به شما معرفی میکند که بدون نیاز به برنامه نویسی قادر خواهید بود تا داده های خود را تحلیل کرده و به حل مساله بپردازید.

حتما می دانید که برنامه نویسی جزو مهارت­های جدانشدنی از حوزه علم داده است. کسانی که منطق برنامه ­نویسی را سریع درک کنند، عموما شانس بالاتری در تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق دارند. پس تکلیف افرادی که هرگز برنامه ­نویسی کار نکرده اند چیست؟! آیا آنها در مسیر تبدیل شدن به یک دانشمند داده شکست می­‌خورند؟!

ابزارهای علوم داده بدون برنامه نویسی

خبر خوب این است که خیر. راه حلی برای این مسئله وجود دارد. در این مقاله ابزارهایی معرفی میشوند که کمک می­کنند تا یادگیری تحلیل داده را بدون نیاز به کدنویسی شروع کنید!! این ابزارها جایگزین کدنویسی هستند و واسط گرافیکی (GUI) کاربرپسندی دارند. طوری که هرکسی با حداقل اشنایی با الگوریتم­های تحلیلی داده، به سادگی می­تواند از آنها برای ساخت مدل­ استفاده کند. در ادامه مقاله، این ابزارها توضیح داده شده ­اند.
۱- IBM SPSS Modeler

این نرم افزار با نام Clementine به عنوان اولین نرم افزار تجاری در حوزه داده کاوی از سال ۱۹۹۴ توسط شرکت SPSS وارد بازار شد و تا سال ها به عنوان یکی از پرکاربردترین نرم افزارهای تخصصی داده کاوی در دنیا مورد استفاده بوده است. با خرید شرکت SPSS توسط غول آمریکایی IBM، نام این محصول به نام IBM SPSS Modeler تغییر یافت.

مدل توسعه و حل مسئله جریانی در قالب Stream، که به راحتی با Drop&Drag و بدون نیاز به برنامه نویسی انجام می پذیرد، شروع کننده توسعه طیف وسیعی از نرم افزارهای دیگر در این حوزه طی سالهای بعد خود بوده است و همین موضوع باعث امتیاز بالای آن در کاربرپسند بودن و سادگی در استفاده و یادگیری شده است. همچنین مشارکت شرکت SPSS به عنوان یکی از سه عضو کنسرسیوم معرفی استاندارد CRISP-DM، این نرم افزار را در زمینه مدیریت پروژه های داده کاوی در سطح بالاتری از رقبا قرار داده است.

    گروه دایکه نیز بر اساس تجربه خود طی سالهای اخیر، نه تنها از این نرم افزار جهت سناریوسازی و ایده پردازی در مرحله حل مسئله، به عنوان نرم افزار محوری خود استفاده می نماید، بلکه مبنا و شروع مسیرهای آموزشی خود را نیز روی این نرم افزار قرار داده است.

از دیگر قابلیت های این نرم افزار می توان به توانایی خوب آن در اتصال به انواع منابع داده ها، روش های متنوع در آماده سازی داده ها، پکیج مناسبی از الگوریتم های با کیفیت آماری و یادگیری ماشین، پشتیبانی از زبانهای R و Python و همچنین یکپارچگی با ابزار IBM SPSS Statistics که کلیه تحلیل های تخصصی آماری را در خود جای داده است اشاره نمود.
۲- RapidMiner

اولین نسخه نرم‌­افزار رپیدماینر در سال ۲۰۰۶ در قالب یک نرم­‌افزار متن ­باز با نام Rapid_l منتشر شد. پس از چندسال، نام آن را به RapidMiner یا بطور خلاصه RM تغییر دادند. نسخه­ های قدیمی این نرم افزار، متن باز بودند اما از نسخه ۶ به بعد با لایسنس و یا نسخه محدود رایگان ۱۴ روزه عرضه می­شود.

رپیدماینر همه آنچه که برای ساخت مدل پیش­‌بینی لازم است را فراهم می‌­آورد. از آماده‌­سازی داده ­ها تا مدل‌سازی و سپس ارزیابی نهایی و انتشار مدل آماده استفاده. رابط کاربری این نرم افزار مانند Matlab Simulink بصورت جریانی از عملگر‌هاست. فقط کافیست تا این عملگر‌ها در جهت هدف پروژه، بدرستی به هم متصل شده و اجرا شوند. در رپیدماینر می­‌توانید طیف وسیعی از الگوریتم‌­ها را بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی در محیط نرم افزار اجرا کنید و خروجی بگیرید. یک ویژگی بسیار جالبی که RM دارد این است که عملگرهایی هم برای نوشتن و اجرای کدهای R و Python در آن تعبیه شده است که در خود نرم‌­افزار یکپارچه شده اند.

محصولات این نرم‌افزار عبارت ­اند از:

    RapidMiner Studio: نرم افزاری که برای آماده‌­سازی، بصری سازی و مدل­سازی آماری داده ­ها به کار می­رود.
    RapidMiner Server: یک نرم افزار پولی که پکیج ­های لازم برای تحلیل داده را در خودش جمع‌­آوری کرده و امکاناتی برای ساده­‌سازی کارهایی مانند تیم‌­سازی، مدیریت پروژه و توسعه مدل برای کاربران فراهم کرده است.
    RapidMiner Radoop: امکانات اجرایی کردن تحلیل­ داده ­های کلان بر بستر Hadoop را  فراهم کرده است.
    RapidMiner Cloud: یک بسته بر مبنای Cloud است که امکان اشتراک گذاری آسان اطلاعات در بین تجهیزات دیگر را فراهم آورده است.

RM در حال حاضر در صنایع مختلف، اتوماسیون، بانکداری، بیمه، تولید، نفت و گاز، بازاریابی و زیرساخت های ارتباطاتی به عنوان ابزار تحلیل داده مورد استفاده قرار می­گیرد.
۳- DataRobot

DataRobot یا بطور خلاصه DR یک بستر برای پیاده‌­سازی مدل­های مبتنی بر یادگیری ماشین هست که خیلی کارها را خودکار کرده و توسط بهترین دانشمندان داده وبسایت kaggle شامل Jeremy Achin، Thoman Degodoy و Owen Zhang ایجاد شده است.

بر اساس ادعای DR، این ابزار مزایای زیر را دارد:

      بهینه­‌سازی مدل ها: این بستر قادر است بهترین آماده‌­سازی داده­‌ها و تشخیص ویژگی­های مهم را با بکارگیری متن­کاوی، تشخیص نوع ویژگی، رمزگشایی، هم مقیاس سازی، تبدیلات و … ارائه دهد. پارامترهای پیشفرض بر اساس معیار خطا و امتیاز ارزیابی بطور خودکار تعیین می­شوند.
    پردازش­های موازی: با بهره بری از سرورهای قدرتمند، محاسبات بر روی بیش از ۱۰۰۰ سرور چندهسته‌ای صورت می­گیرد و در آن از الگوریتم‌­های توزیع­ شده برای کار با داده‌­های بزرگ استفاده شده است.
    امکان توسعه: فراهم ­سازی امکانات توسعه آسان فقط با چند کلیک و بدون نیاز به کد نویسی، مناسب برای مهندسان نرم افزار، دارای کیت­های ساخت نرم افزارهای مبتنی بر Python و محیط برنامه­‌نویسی کاربردی موجود برای یکپارچه‌­سازی مدل­ها در ابزارها و نرم‌­افزارها.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
۴- BigML

این ابزار هم بستر مدل­سازی بر مبنای یادگیری ماشین دیگری است که رابط کاربری خوبی دارد و مدعی داشتن ویژگی­های زیر است:

    Sources: بکارگیری  انواع منابع مختلف اطلاعاتی
    Datasets: استفاده از منابع تعریف شده برای ساخت یک دیتاست
    Models: ساخت مدل های پیش بینانه
    Predictions: پیش­بینی بر اساس مدل
    Ensembles: توانایی ترکیب مدل­های مختلف
    Evaluation: ارزیابی مدل ها

هرکدام از این کارها به ترتیب و پشت سر هم انجام می­شوند. BigML نمودارهای گرافیکی جذابی از نتایج ارائه می ­دهد و از الگوریتم­های متنوعی برای حل مسائل طبقه‌­بندی، رگرسیون، خوشه­‌بندی، تشخیص انحرافات و کشف قوانین انجمنی استفاده می کند.
۵- Google Cloud Prediction API

این ابزار یک API از نوع RESTful است که برای ساخت مدل­های مبتنی بر یادگیری ماشین در گوشی­‌های اندروید مورد استفاده قرار می­گیرد. برخی از کاربردهای این API عبارتند از:

    ارائه سیستم توصیه گر: این سیستم بر اساس عادات گذشته کاربران، پیش­بینی می­کند که چه فیلم­ها یا محصولات دیگری را ممکن است یک کاربر بپسندد.
    تشخیص spam: سیستمی که ایمیل­ها را به spam و غیر spam طبقه­ بندی می­کند.
    تحلیل نظرات: تحلیل کامنت های پست شده در باره خدمات یا محصول، برای تعیین اینکه ایا افراد نظر مثبت داشتند به محصول/سرویس یا خیر.
    پیش­بینی میزان خرید: تخمین اینکه بر اساس تاریخچه مقدار هزینه کردن کاربران، چه میزان یک کاربر ممکن است در روز هزینه خرید کند.

به همراه این API، کتابخانه هایی از زبان­های مختلف مانند Python ، Go ، Java، JavaScript، .net، NodeJS، Obj_C، PHP و Ruby برای بالابردن عملکرد و امنیت API بر روی گوشی قابل نصب است.
۶- Paxata

یکی از معدود شرکت هایی هست که فقط بر روی پاکسازی و آماده­‌سازی داده ­ها بعنوان یکی از وظایف مهم در استاندارد پیاده سازی داده­‌کاوی تمرکز کرده است و وارد مباحث یادگیری ماشین و مدل­سازی آماری نشده است. این ابزار مانند اکسل حالت صفحه گستره داشته و کاربری ساده­‌ای دارد. دستورالعمل گرافیکی ساده برای جمع‌­آوری داده‌­ها، پیداکردن و پاکسازی داده‌­های کثیف یا گمشده و به اشتراک‌­گذاری و قابلیت استفاده مشترک داده‌­ها توسط تیم، در این نرم‌افزار فراهم شده است.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
بستر Paxata  کارهای زیر را بطور متوالی انجام می­دهد:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    اضافه کردن داده ­ها : این بستر منابع زیادی برای جمع‌­آوری داده‌­ها دارد.
    کاوش : با استفاده از ابزارهای گرافیکی قدرتمند امکان کشف ایرادات داده‌­ها را برای کاربران فراهم آورده است.
    پاکسازی و تغییر : پاکسازی داده‌­ها از طریق جایگذاری مقادیر گمشده، نرمال­سازی مقادیر مشابه با استفاده از NLP، تشخیص موارد تکراری.
    ساخت داده مورد نیاز : ساخت pivot بر روی داده‌­ها، گروه ­بندی و تجمیع داده­‌ها
    اشتراک گذاری و مدیریت داده­ ها : امکان به اشتراک گذاری و مدیریت داده‌­­ها با توجه به دسترسی­هایی که برای کاربران تعیین می­شود.
    ترکیب داده­ ها : تکنولوژی به نام SmartFusion این امکان را برای کاربران فراهم آورده است که تنها با یک کلیک بهترین ترکیب داده‌­ها را به یک AnswerSet یکتا فراهم آورد.
    ابزارهای هوش تجاری :در این ابزار، با بکارگیری AnswerSet در مرحه قبل، قابلیت تبدیل داده ها به نمودارهای گرافیکی ارزشمند بوسیله ابزارهای BI مرسوم بوجود می­‌آید. همچنین امکان رفت و برگشت دائم بین مراحل پیش­‌پردازش و مصورسازی به آسانی امکان­پذیر است.

۷-Trifacta

این شرکت نیز بر آماده‌سازی داده­‌ها تمرکز کرده و برای این هدف ۲ محصول ارائه داده است:

    Wrangler : نسخه رایگان نرم­‌افزار
    Wrangler Enterprise : نسخه کامل و لایسنس دار نرم­‌افزار
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
Trifacta یک واسطه گرافیکی کاملا ادراکی برای پاکسازی داده‌­ها ارائه داده است. این واسط داده‌­ها را بعنوان ورودی گرفته و خلاصه ای از داده‌­ها به همراه شاخص‌­های آماری متنوع برای هر ستون ارائه می­دهد. همچنین بطور خودکار برخی تبدیلات را برای هر یک از ستون­های دیتاست ارائه می­دهد که تنها با یک کلیک قابل انجام است. تبدیلات متنوع بر روی داده‌­ها، با استفاده از برخی توابع از پیش­ تعریف ­شده، بر روی واسط گرافیکی به آسانی قابل اجرا شدن است.

Trifacta همانند ابزار قبلی نیز مراحل زیر را برای آماده‌­سازی داده‌­ها انجام می­دهد:

    کشف دانش:این بخش برای بررسی اولیه داده­‌ها و بررسی توزیع آن­ها برای حس گرفتن از داده‌­هاست.
    ساختار داده‌­ها: این بخش نیز بیشتر برای بررسی مشخصات اولیه داده­‌ها یعنی فرمت و نوع داده و تشخیص ناهنجاری ­هاست.
    پاکسازی داده­‌ها: این بخش شامل فرایندهایی مانند جایگذاری مقادیر گمشده، استانداردسازی متون و غیره می­باشد که برای آماده کردن داده‌­ها جهت مدل­سازی لازم است.
    غنی­‌سازی داده­‌ها: این بخش با اضافه ­کردن داده از منابع اطلاعاتی دیگر و پیاده‌­سازی برخی کارهای مهندسی بر روی فیلد داده­‌ها، به بهبود تحلیل داده ها کمک می کند.
    ارزیابی داده­‌ها: این بخش برای بررسی نهایی داده­‌ها به کار می رود.
    ارائه داده‌­ها: در این بخش داده­‌های آماده‌­سازی شده برای کاربرد های بعدی منتشر می­‌شود.

۸- Narrative Science

این ابزار هم صرفا ساخت خودکار گزارشاتی با استفاده از داده‌­ها را انجام می­دهد. درواقع این ابزار برای داستان‌­سُرایی درمورد داده‌­ها ایجاد شده و از الگوریتم پردازش زبان (NLP) برای این کار استفاده می­ کند.

برخی ویژگی­های این ابزار عبارت است از:

    ارائه‌ی آرشیوی از داده‌­ها برای آمار و اطلاعات گذشته درباره سازمان
    ساخت گزارش­‌های هدف­دار برای افراد خاص

این ابزار هم اکنون در سازمان­های مالی، بیمه‌­ها، دولت و بازاریابی اینترنتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از مشتریان آن را می­‌توان American Century Investments، PayScale، MasterCard، Deloitte و .. نام برد.
۹- MLBase

یک پروژه متن‌­باز توسعه ­داده شده توسط آزمایشگاه AMP که در دانشگاه برکلی کالیفرنیا شروع به کار کرد. هدف اصلی این پروژه، ایجاد یک بستر برای پیاده‌­سازی آسان یادگیری ماشین بر روی مسائل با مقیاس بزرگ است.

پروژه MLBase سه محصول دارد:

    Mlib: این محصول همانند هسته کتابخانه توزیع شده ML در Apache Spark عمل می­کند. این محصول به عنوان یک بخشی از پروژه MLBase در ابتدا شروع به توسعه پیدا کرد اما هم اکنون جامعه Spark پشتیبان آن است.
    MLI: یک API برای استخراج ویژگی­های مهم و توسعه الگوریتم­ ها می­باشد که با زبان­های سطح بالای برنامه‌­نویسی ایجاد شده است.
    ML Optimizer: این لایه ساختاری جریانی برای کارهای یادگیری ماشین می­باشد. Optimizer برای استخراج ویژگی­ها و الگوریتم­های یادگیری ماشین در لایه­‌های MLI و Mllib بکار می رود.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
البته این پروژه مانند بسیاری از پروژه­ های دیگر درحال توسعه است و در آینده نزدیک بسیار پیشرفت خواهد کرد.
۱۰- WEKA

نرم‌­افزار داد­ه‌­کاوی Weka با زبان جاوا نوشته شده است و در گروه یادگیری ماشین دانشگاه وایکاتو در نیوزلند توسعه داده شده است. این نرم افزار هم متن‌باز بوده و ابزار بسیارخوبی برای تازه ­‌واردان در حوزه علم داده می‌­باشد.

این نرم‌­افزار هنوز هم در بسیاری از آکادمی‌­های علم داده بکار گرفته می‌­شود.
۱۱- Microsoft Azure ML Studio

جایی که نام بازیگران بزرگ در آن مطرح است، چطور ممکن است که مایکروسافت در آنجا حضور نداشته باشد؟! پلتفرم Azure (اَژور) یک پلتفرم یادگیری ماشین تحت وب قدرتمند و درعین حال ساده از شرکت مایکروسافت است. این پلتفرم دارای یک محیط دراپ اند درگ است که کار کردن با آن نیازی به کدنویسی ندارد. طراحان مایکروسافت در محیط اژور، پروژه های آماده‌ی جامع و مثال های ساده ای را برای تازه کاران قرار دادند تا به سرعت یاد گرفته و بتوانند با آن کار کنند.

در Azure شما می توانید ۵ گام ساده زیر را بکار بگیرید:

    وارد کردن مجموعه داده
    انجام فرایند پاکسازی و پیش پردازش داده ها
    تقسیم داده ها به دو بخش داده های آموزش و داده های تست
    بکارگیری الگوریتم های یادگیری ماشین قرار گرفته در اژور برای آموزش داده ها
    ارزیابی مدل نهایی و انجام پیش بینی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
۱۲- Automatic Statistican

این یک محصول نیست بلکه یک موسسه تحقیقاتی هست که در حال ساخت ابزاری برای کاوش و تحلیل داده‌­ها می‌­باشد. این ابزار قرار است انواع مختلف داده را پشتیبانی کند و از NLP برای ساخت گزارشات تحلیلی با جزئیات استفاده ­کند. این ابزار توسط محققینی که در موسسات تحقیق MIT و Cambridge کار می­‌کنند، در حال توسعه است. کمپانی بزرگ google حامی این ابزار بوده و بدلیل اینکه هنوز در حال توسعه می­‌باشد، اطلاعات خیلی کمی درباره آن موجود است.