پاورپوینت کامل داده کاوی الگوهای تکرارشونده در جریان داده‌ها ۴۰ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل داده کاوی الگوهای تکرارشونده در جریان داده‌ها ۴۰ اسلاید در PowerPoint دارای ۴۰ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

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 پاورپوینت کامل داده کاوی الگوهای تکرارشونده در جریان داده‌ها ۴۰ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل داده کاوی الگوهای تکرارشونده در جریان داده‌ها ۴۰ اسلاید در PowerPoint :

نوع فایل :power point

قابل ویرایش: ۴۰ اسلاید

قسمتی از اسلایدها:

در جریان داده تعدادی یا همه داده های ورودی که باید روی آنها عملیات انجام شود روی دیسک یا حافظه اصلی قرار ندارند و بیشتر به صورت جریان داده پیوسته می رسند .

جریان داده ها از داده‌‌ های ذخیره شده در موارد زیر متفاوت اند :

عناصر داده ها به صورت بر خط می رسند .

سیستم هیچ گونه کنترلی روی ترتیب عناصر داده‌ای ( روی عناصر جریان یا جریانهای داده‌ای ) ، که جهت پردازش می‌رسند ، ندارد .

جریانهای داده ای به صورت ذاتی از نظر اندازه نامحدود هستند .

یک عنصر از جریان داده پس از پردازش یا نادیده در نظر گرفته می شود یا آرشیو می شود .

پاورپوینت کامل داده کاوی الگوهای تکرارشونده در جریان داده‌ها ۴۰ اسلاید در PowerPoint
فهرست مطالب واسلایدها:

جریان داده

داده‌کاوی

داده‌‌‌کاوی روی جریان داده‌ ها

الگوهای تکرارشونده در پایگاه‌داده‌ها

الگوهای تکرارشونده

الگوریتم Apriori

شبه کد الگوریتم Apriori

نحوه تولید کاندید

جزییات الگوریتم Apriori

الگوریتم Lossy Counting

ضمانت های Lossy Counting

Lossy Counting – نکات

Lossy Counting در عمل

ساختن درخت الگوهای تکرارشونده از یک پایگاه داده تراکنشی

پنجره زمانی

الگوهای تکرارشونده و پنجره های زمانی

تعریف مساله

استفاده از تقریب

هرس کردن دم

الگوریتم FP-Stream

منابع و ماخذ:

B. Babcock, S. Babu, M. Datar, R. Motwani and J. Widom, “Models and Issues in Data Stream Systems”, Proc. 2002 ACM-SIGACT/SIGART/SIGMOD Int. Conf. on Principles of Data base (PODS'02), Madison, WI, June 2002. (Conference tutorial)

Gurmeet Singh Manku, Rajeev Motwani.. Approximate Frequency Counts over Data Streams, VLDB’02

C. Giannella, J. Han, J. Pei, X. Yan and P.S. Yu, “Mining Frequent Patterns in Data Streams at Multiple Time Granularities”, H. Kargupta, A. Joshi, K. Sivakumar, and Y. Yesha (eds.), Next Generation Data Mining, 2003.

Geoff Hulten, Laurie Spencer, Pedro Domingos: Mining time-changing data streams. KDD 2001: 97-106

J. Han, J. Pei, and Y. Yin. Mining frequent patterns without candidate generation. In Proc. Of 2000 ACM SIGMOD,pages 1-12,2000.

S. Muthukrishnan, Data streams: algorithms and applications, Proceedings of the fourteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, 2003.

Mohamed Medhat Gaber , Shonali Krishnaswamy , Arkady Zaslavsky . Ubiquitous Data Stream Mining , 2003

Andrew Wu . Mining Data Streams : A Review . 2003