فایل ورد کامل روش پیش بینی الگوی بهبود یافته هدایت کاربر از داده های وبلاگ

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل روش پیش بینی الگوی بهبود یافته هدایت کاربر از داده های وبلاگ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۷ صفحه

۵- نتیجه گیری
در این مقاله، سیستم پیش بینی الگوی هدایت کاربرد ارائه شده است. این سیستم مشتمل بر چهار مرحله است. مرحل نخست، مرتب سازی است جایی که ورودیهای داده های ناخواسته حذف میشوند. در مرحل دوم، کوکیها شناسایی و حذف میشوند. سپس نتایج برای شناسایی کاربران بالقوه بخش بندی میشوند. از دیدگاه کاربر بالقوه، الگوریم خوشهب ندی پارتیشن بندی گراف برای کشف الگوی هدایت مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم طبقه بندی LCS برای پیش بینی درخواستهای آتی مورد استفاده قرار میگیرد. نتایج تجربی نشان میدهند که ادغام پیشنهادی روشها هم از نظر خوشه بندی و هم طبقه بندی کارآمد است. در آینده، فعالیت پیشنهادی با سیستمهای موجود برای تحلیل کارآیی عملکرد مقایسه خواهد شد. برنامه ها در راستای استفاده از قوانین وابستگی برای پیش بینی موتور نیز در نظر گرفته شده است.

عنوان انگلیسی:Improved user navigation pattern prediction technique from web log data~~en~~

۵ CONCLUSION

In this paper, a usage navigation pattern prediction system was presented. The system consists of four stages. The first stage is the cleaning stage, where unwanted log entries were removed. In the second stage, cookies were identified and removed. The result was then segmented to identify potential users. From the potential user, a graph partitioned clustering algorithm was used to discover the navigation pattern. An LCS classification algorithm was then used to predict future requests. The experimental results prove that the proposed amalgamation of techniques is efficient both in terms of clustering and classification. In future, the proposed work will be compared with existing systems to analyze its performance efficient. Plans in the direction of using association rules for prediction engine are also under consideration.

$$en!!