فایل ورد کامل مدل های خوشه بندی برای جریان داده کاوی

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 مدل های خوشه بندی برای جریان داده کاوی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۸ صفحه

دامنه این پژوهش جمع آوری محتویات اخباری است که در جریان داده ها موجود است. یک جریان داده ممکن است چندین مساله پژوهشی داشته باشد. و یک کاربر ممکن است تنها در یکی از زیر مجموعه های این مسائل پژوهشی علاقه مند بوده باشد در حالی که مسائل پژوهشی بسیار مختلفی از جریان داده های متعدد میتواند وجود داشته باشد که در مورد یک موضوع مشابه از دیدگاه متفاوتی بحث کرده باشد.یک کاربر همچنین ممکن است به یک موضوعی علاقه مند بوده باشد اما نداند که چگونه تمامی فیدهای مربوط به آن موضوع را جمع آوری نماید.هدف این است که تمام داستانها در جریان داده ها در یک ساختار سلسله مراتبی خوشه بندی شوند تا برای خوانندگان یک خدمت بهتری را ارائه نمود.این کار با بهره گیری از روش نمونه گیری توزیعی بخش عاقلانه صورت گرفته است که اثر جریان داده را نشان می دهد.
برای خدمت بهتر برای خوانندگان اخبار،سازمان داده پیشرفته بسیار مطلوب می باشد. با یک نگاه اجمالی به موضوع،کاربر می تواند سلسله مراتب بازگشتی را مرور و داستانهای دیگری که درباره موضوع مشابهی صحبت می کند را پیدا نماید. تغییرات پویای داستانها به استفاده از الگوی خوشه بندی توزیعی بخش عاقلانه نیاز دارد تا قابلیت پردازش تدریجی اطلاعات را داشته باشد.

کلمات کلیدی: جریان داده ها | بازیابی اطلاعات | داده کاوی

عنوان انگلیسی:

Clustering Models for Data Stream Mining

~~en~~ writers :

R. Mythily, Aisha Banu, Shriram Raghunathan

The scope of this research is to aggregate news contents that exists in data streams. A data stream may have several research
issues. A user may only be interested in a subset of these research issues; there could be many different research issues from
multiple streams, which discuss similar topic from different perspectives. A user may be interested in a topic but do not know
how to collect all feeds related to this topic. The objective is to cluster all stories in the data streams into hierarchical structure for
a better serve to the readers. The work utilizes segment wise distributional clustering that show the effectiveness of data streams.
To better serve the news readers, advance data organization is highly desired. Once catching a glimpse of the topic, user can
browse the returned hierarchy and find other stories/feeds talking about the same topic in the internet. The dynamically changing
of stories needs to use the segment wise distributional clustering algorithm to have the capability to process information
incrementally.

Keywords: Data streams | information retrieval | data mining

$$en!!