دانلود سمینار کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر – شناسایی اسپم در نظرات – Review Spam Detection

 نوع مطلب: سمینار کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر

عنوان سمینار: شناسایی اسپم در نظرات

سال انتشار: 1393

زبان مطلب: فارسی

قالب مقاله: پی دی اف (PDF)

تعداد صفحات: 28 صفحه

محل انتشار: دانشگاه فردوسی مشهد

چکیده فارسی:

اشخاص و سازمانها از نظرات در شبکه های اجتماعی به صورت گسترده ای برای تاثیر بر تصمیمات خریداران، تصمیم گیری در انتخابات، بازاریابی و طراحی محصول، استفاده میکنند. عدم نظارت بر روی نظرات، باعث میشود افراد سودجو با ارسال نظرات نامربوط و یا جعلی، شهرت و اعتبار شرکت را از بین ببرند و یا خدشه دار کنند. همچنین میتوانند یک محصول و یا خدمت بی کیفیت را با ارسال نظرات مثبت جعلی و ساختگی ارتقاء داده و بر شهرت آن بیفزایند.

در سالهای اخیر، نظرات جعلی و اسپم مشکلی است که به شدت در حال گسترش و افزایش است. امروزه سایتهای تجاری، هدف مناسبی برای تولیدکنندگان اسپم برای تولید اسپم هستند. اغلب سایتهای تجاری قسمتی برای نظرات کاربران دارند و کاربران میتوانند دیدگاه خود را درباره ی محصول انتشار دهند که اطلاعات ارزشمندی برای مشتریها و شرکت سازنده دارد. برای اینکه نظرات و تجربیات واقعی کاربران به درستی منعکس شود، شناسایی نظر جعلی بسیار مهم است. تشخیص نظرات جعلی و اسپم در نظرات به علت تکنیکها و روشهای جدید برای انجام این کار، بسیار پیچیده است. بنابراین نیاز به برسری گسترده در روشهای شناسایی و تشخیص اسپم در نظرات، به شدت احساس میشود.

این گزارش، شیوه های مورد استفاده در تشخیص اسپم در نظرات را مورد بررسی کرده و در انتها مورد ارزیابی قرار میدهد.

کلیدواژه: واکاوی نظرات، نظر اسپم ، تشخیص نظر جعلی، برچسب گذاری نظرات

فهرست مطالب

مقدمه

انواع اسپم و تولید اسپم

نظرات مضر

تولید اسپم شخصی و گروهی

انواع داده ها و ویژگیهای نظرات

چالشها و انگیزه ها

مطالعات انجام شده

تشخیص اسپم با استفاده از دسته بندی نظرات برحسب میزان تکرار

تشخیص اسپم با استفاده از روشهای یادگیری ماشینی

تشخیص با استفاده از محاسبات انسانی

تشخیص اسپم بدون ناظر

تشخیص اسپم با استفاده از انتشار در شبکه نظرات

تشخیص اسپم به روش مکاشفه ای

تشخیص اسپم با استفاده از گراف نظرات

تشخیص اسپم گروهی

ارزیابی روشها

فهرست مراجع

کلمات کلیدی:

سمینار ارشد کامپیوتر، سمینار کارشناسی ارشد رشته کامپیوتر، دانلود سمینار کارشناسی ارشد کامپیوتر، داده کاوی، یادگیری ماشین، ماشین یادگیری، مقاله 2015 کامپیوتر با ترجمه، مقاله کامپیوتر، مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله آی اس آی کامپیوتر، مقاله ISI کامپیوتر با ترجمه، مقاله داده کاوی با ترجمه،کاوش نظرات، کاوش داده های بزرگ، کاوش وب، کاوش متن، کاوش داده ها، مرور نظرات اسپم، کاوش مرور، کاوش نظرات، مقاله یادگیری ماشین با ترجمه، یادگیری ماشینی، ماشین یادگیری، تکنیک های با نظارت، تکنیک های با نظارتی، تکنیک های نظارتی یادگیری ماشینی، مقاله داده بزرگ و رایاننش ابری، مقاله اشپرینگر با ترجمه، داده های بزرگ، مقاله Big data ، مقاله Big Data با ترجمه، مقاله داده های حجیم با ترجمه، ابرداده ها، مقاله داده های عظیم با ترجمه، مقاله بیگ دیتا با ترجمه، مقاله داده عظیم با ترجمه، مقاله کلان داده با ترجمه، شاخص گذاری، ایندکسینگ، شاخص بندی در داده های بزرگ، کلان داده ها، شاخص بندی، شاخص گذاری، ایندکس کردن، سیستم هدوپ، نگاشت - کاهش، Big data,  review mining, spam detection, review spam detection, machine learning, big data analytics

پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.

تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه تخصصی با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

[phone]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

شناسه ما در تلگرام:

@TopArticle 

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند

عنوان پایان نامه : داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند

فرمت فایل: word ( قابل ویرایش)

تعداد صفحات: 78

چکیده و فهرست مطالب پایان نامه داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند را در قسمت پایین می توانید مشاهده کنید.

چکیده:

سازمانها ، نهاد ها و شرکت ها برای انجام امور محوله و کسب موفقیت در سطح ملی و بین المللی باید هوشمند باشند که این امر با درک و آگاهی از منابع و سایر موارد داخل و خارج آن سازمان یا نهاد میسر خواهد شد . میزان درک و آگاهی به دارا بودن دانش محیط آن سازمان و نحوه مدیریت کردن آن وابسته است.

ازنکات قابل توجه و مهم در زمینه مدیریت و مهندسی دانش، تولید و استخراج دانش ، استفاده از دانش، به اشتراک گذاشتن دانش و حفظ یکپارچگی و صحت آن می باشد.

داده کاوی یکی از پیشرفتهای اخیر در حوزه کامپیوتر برای اکتشاف عمیق داده هاست. داده کاوی از اطلاعات پنهانی که برای برنامه ریزیهای استراتژیک و طولانی مدت میتواند حیاتی باشد پرده برداری میکند.

در این مطلب؛ با ارائه مفهوم داده کاوی جهت تولید و استخراج دانش به عنوان یک گام مهم در مدیریت دانش و انبار آن، تکنیکهای مختلف آن مورد ارزیابی قرار گرفته است ونیزفرآیند کشف دانش از پایگاه داده، همراه با مراحل آن، بررسی شده است و سپس نگاهی هم به تکنیکهای داده‌کاوی و ارتباط داده کاوی با  مدیریت دانش  می‌اندازیم.

 فهرست مطالب:

_1سازمان هوشمند

_2سازمانهای هوشمند و وضعیت موجود

_3مدیریت دانش در سازمان‌ها (بررسی تأثیر متقابل فناوری، فنون و انسان)

_4ماهیت دانش سازمانی

5_ یادگیری دانش و سازمانهای یادگیرنده

6_ تعریف خلاقیت از دیدگاه سازمانی

7_ ویژگیهای سازمان خلاق

 

               فصل دوم : بررسی روند پردازش داده و ارزیابی تکنیک ها و ابزارهای داده کاوی

1_درباره داده ها...

2_ پیشرفت در تکنولوژیهای پردازش داده

3_ دیتا مارت

4_ انبار داده ها

                                 1_4_ مشخصات یک انبار داده

                                 2_4_ انبار داده‌ها و داده کاوی

                                 3_4_ سیستم‌های انبار داده‌ها

_4_4                         انبارداده‌های مجازی

_4_5                        معماری دولایه در انبار داده

5_فرآیند کشف دانش از پایگاه داده

1_5_ استخراج داده‌ها

2_5_آماده کردن داده‌ها

3_5_مهندسی داده‌ها

4_5_مهندسی الگوریتم و تعیین استراتژی‌های کاوش

5_5_اجرای الگوریتم کاوش و ارزیابی نتایج

6_سابقه داده کاوی

7_ مفهوم داده کاوی

8_ ضرورت داده کاوی

9_ داده کاوی در مقابل پایگاه داده

10_ زبان‌های پرسشی داده‌کاوی

11_ فنون داده کاوی

12_ محدودیت های داده کاوی

13_ عناصر داده کاوی

14_ قابلیتهای ابزارها و تکنیکهای داده کاوی

- قابلیتهای

                             1_14_ هم پیوندی (Association)

                             2_14_طبقه بندی (Classification)

                              3_14_الگوهای ترتیبی  Sequence

_14_4                      خوشه بندی ( Cluster)

Regression_14_5                  

Time series_14_6                  

_15 ابزارهای تجاری داده کاوی

_16نرم‌افزارهای داده‌کاوی

_17فرآیند داده‌کاوی

_18داده‌کاوی و مدیریت دانش

 

                                      فصل سوم :  فرآیند مدیریت دانش

_1 درباره مدیریت دانش...

2_ زنجیره اطلاعات

_2_1                   داده

_2_2                   اطلاعات

_2_3                   دانش

_2_4                   معرفت

3_ فرآیند مدیریت دانش.

_3_1                   ایجاد دانش

_3_2                   اعتباربخشی به دانش

_3_3                   ارائه دانش

_3_4                   توزیع دانش

_3_5                   کاربرد دانش

4_ چهار عنصر اساسی مدیریت دانش

5_ مدیریت دانش از دیدگاه یک استراتژی سازمان تجاری

 

                                     فصل چهارم : نقش داده کاوی در سازمانهای هوشمند

_1داده کاوی و نقش آن در سازمانهای هوشمند

2_ مدل مفهومی برای کارائی مدیریت دانش

1_2_ ارتقاء دانش ازطریق ابزارهای فنی

1_1_2_ تکنو لوژی اطلاعات

2_1_2_ سیستمهای حمایت از تصمیمات  استراتژیک

2_2_دانش کسب شده به وسیله عوامل هوشمند

 

 - خلاصه و نتیجه گیری

- پی نوشتها

-  مراجع

- پیوست : صورت کلی چند الگوریتم داده کاوی

هم اکنون می توانید پایان نامه داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند را به قیمت 12000 تومان از سایت آسمان فایل دانلود نمایید.

مقاله یک الگوریتم نگاشت تراکنش برای کاوش مجموعه آیتم‌های مکرر

این فایل ترجمه فارسی مقاله زیر می باشد:

A Transaction Mapping Algorithm for Frequent Itemsets Mining

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

چکیده

در این مقاله، ما یک الگوریتم جدید برای کاوش کامل مجموعه آیتم‌های مکرر، ارائه کرده‌ایم. این الگوریتم  با نام الگوریتم  TM (نگاشت تراکنش) در این جا نامیده شده است. در این الگوریتم، شناسه‌های تراکنش از هر مجموعه آیتم به فواصل تراکنش پیوسته در یک فضای متفاوت، نگاشت و فشرده‌سازی می شوند و شمارش مجموعه آیتم‌ها توسط تقاطع این لیست‌های فاصله در یک ترتیب اولین عمق در طول درخت لغت‌نویسی، انجام می‌گیرد. هنگامی که ضریب فشرده‌سازی کوچکتر از متوسط ​​تعداد مقایسه‌ها برای تقاطع فواصل در یک سطح خاص، می‌شود ، الگوریتم، به تقاطع شناسه تراکنش، تغییر می‌یابد. ما الگوریتم را در برابر دو الگوریتم کاوش مجموعه آیتم مکرر - FP-growth و dEclat با استفاده از انواع مجموعه‌داده‌ها با  الگوهای مکرر کوتاه و بلند، ارزیابی کرده‌ایم. داده های تجربی نشان می دهند که الگوریتم TM بهتر از این دو الگوریتم، عمل می‌کند.

توضیحات: فایل ترجمه به صورت word می باشد و دارای 34 صفحه است.

دانلود آموزش داده کاوی با زبان R

Data Mining یک قانون کلی است برای مرتب سازی مجموعه ای از داده های بسیار، این تکنیک عموما توسط سازمانهای تجاری و تحلیلگران مالی مورد استفاده قرار می گیرد ولی این قانون بطور فزاینده ای توسط دانشمندان برای استخراج اطلاعات از میان مجموعه های داده ی بسیار بزرگ که توسط آزمایش های مدرن و شیوه های مبتنی بر مشاهده گرد آوری شده مورد بهره برداری قرار می گیرد.از این نوع استخراج داده برای تولید گزارشات مدیریتی و گزارشاتی که برمبنای آنها تجارتی انجام می شود، استفاده می شود.

در کتابی به فارسی ترجمه شده است. به بررسی داده کاوی با استفاده از زبان برنامه نویسی R پرداخته است که نسخه اصلی کتاب نیز به همراه نسخه فارسی آن برای دانلود قرار گرفته است.

تعداد صفحات کتاب : ۲۷۶ صفحه

تحقیق درباره مقدمه ای بر داده کاوی در پایگاه داده

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 24 صفحه

مقدمه

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 درSQL  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 بپردازند 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 میشود 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.

تعاریف داده کاوی

در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند. در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است.

برخی از این تعاریف عبارتند از :