فایل ورد کامل پیشرفت هایی در کاوش جریان داده ها

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 پیشرفت هایی در کاوش جریان داده ها،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

استخراج جریان داده یک نقطه مرکزی منافع پژوهشی در طول دهه گذشته بوده است.پیشرفت های سخت افزاری و نرم افزاری به اهمیت این بخش از پژوهش توسط ارائه سریع تر از همیشه ایجاد داده ها کمک کرده است.این داده هایی که به سرعت ایجاد شده به عنوان جریان های داده ای نامیده شده است.معاملات اعتباری،جستجوهای گوگل،تماس های تلفنی در شهر و بسیاری دیگر،جریان های داده ای معمول هستند.در بساری از برنامه های کاربردی مهم،آنالیز این جریان داده ای در زمان واقعی اجتناب ناپذیر است.تکنیک های استخراج داده سنتی در پرداختن به نیازهای استخراج جریان داده ای قاصر است.تصادفی،تقریب و انطباق به صورت گسترده در تکنیک های جدید در حال توسعه به کار برده می شود و یا یک مورد موجود را که قادر است آن ها را برای عمل در یک محیط جریان به کار گیرد،اتخاذ کند.این مقاله نقاط عطف کلیدی و حالت فنی در بخش استخراج جریان داده ای را بررسی می کند.بینش های آینده نیز ارائه می شود.

عنوان انگلیسی:

Advances in data stream mining

~~en~~ writers :

Mohamed Medhat Gaber

Mining data streams has been a focal point of research interest over the past
decade. Hardware and software advances have contributed to the significance of
this area of research by introducing faster than ever data generation. This rapidly
generated data has been termed as data streams. Credit card transactions, Google
searches, phone calls in a city, and many othersare typical data streams. In many
important applications, it is inevitable to analyze this streaming data in real time.
Traditional data mining techniques have fallen short in addressing the needs of
data stream mining. Randomization, approximation, and adaptation have been
used extensively in developing new techniques or adopting exiting ones to enable
them to operate in a streaming environment. This paper reviews key milestones
and state of the art in the data stream mining area. Future insights are also be
presented. C 2011 Wiley Periodicals, Inc.

$$en!!