سورنا فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

سورنا فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

پایان نامه بهبود مدل کاربر در وب سایت بصورت خودکار با استفاده از معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه

اختصاصی از سورنا فایل پایان نامه بهبود مدل کاربر در وب سایت بصورت خودکار با استفاده از معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه بهبود مدل کاربر در وب سایت بصورت خودکار با استفاده از معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه


پایان نامه بهبود مدل کاربر در وب سایت بصورت خودکار با استفاده از  معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه

 

 

 

 

 

 

 


فرمت فایل : WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات:154

فهرست مطالب:
1- مقدمه    9
مقدمه    13
1-1- دلایل نیاز به شخصی سازی وب    13
1-1-1- گرانبار شدن اطلاعات    13
1-1-2- نیاز به جذب مشتری پابرجای برای وب سایت    14
1-2- تعریف شخصی سازی وب    14
1-3- فواید سیستم شخصی سازی وب    14
1-4- تفاوت شخصی سازی وب با تطبیق طرح کلی سایت    15
1-5- طبقه بندی عملکردهای اصلی شخصی سازی وب    15
1-6- نیازمندیهای اصلی سیستم شخصی سازی وب    16
1-7- رویکرد های موجود در شخصی سازی وب    17
1-8- نقش وب کاوی کاربرد وب در شخصی سازی وب    18
1-9- نیاز به استفاده از محتوا در شخصی سازی وب    19
1-10- نیاز به استفاده از معنا در شخصی سازی وب    19
1-11- هدف پروژه    21
1-12- نحوه ی گردآوری مراجع    21
1-13- رویکرد بکار رفته در تحقیق    21
1-14- ساختار پایان نامه    22
مراجع    22
2- مطالب پیش زمینه    25
مقدمه    25
2-1- شخصی سازی وب براساس وب کاوی کاربرد وب    25
2-1-1- آماده سازی و مدلسازی داده    28
2-1-1-1- منابع و انواع داده    29
2-1-1-1-1- داده های کاربرد    29
2-1-1-1-1-1- فرمت های ثبت    30
2-1-1-1-1-2- منابع داده های کاربرد    32
2-1-1-1-2- داده های محتوا    36
2-1-1-1-3- داده های ساختار    37
2-1-1-1-4- داده های کاربران    37
2-1-1-2- آماده سازی و پیش پردازش داده ها    38
2-1-1-2-1- پاکسازی داده ها    38
2-1-1-2-2- شناسایی کاربر    40
2-1-1-2-3- تشخیص مشاهده صفحه    41
2-1-1-2-4- تشخیص جلسه ی کاربر    42
2-1-1-2-5- تکمیل مسیر    43
2-1-1-2-6- تشخیص تراکنش    44
2-1-1-2-7- پیش پردازش نهایی داده های کاربرد    46
2-1-1-2-8- یکپارچه سازی داده ها از منابع گوناگون    47
2-1-2- کشف الگو از داده های کاربرد وب    48
2-1-2-1- سطوح و انواع تحلیل    48
2-1-2-2- وظایف داده کاوی بر روی داده های کاربرد وب    49
2-1-2-2-1- کاوش قواعد انجمنی    50
2-1-2-2-2- کشف الگوهای ترتیبی    52
2-1-2-2-3- خوشه بندی    57
2-1-3- استفاده از الگوهای کشف شده جهت شخصی سازی وب    61
2-1-4- زمینه های تحقیقاتی شخصی سازی وب    61
2-2- منابع معنایی لغوی    63
2-2-1- فرهنگ لغت    63
2-2-2- فرهنگ های جامع    63
2-2-3- واژگان شناختی و رده بندی    64
2-2-3-2- رده بندی    67
2-2-3-3- واژگان شناختی ها و رده بندی های موجود    67
2-2-3-3-1- واژگان شناختی های مربوط به یک دامنه ی خاص    68
2-2-3-3-2- واژگان شناختی های عمومی    68
2-2-3-3-2-1- CYC و OpenCYC    68
2-2-3-3-2-2- WordNet    68
2-2-3-3-2-3- دایرکتوری های وب    70
2-2-3-4- زبان های نمایش واژگان شناختی    71
2-2-4- فرهنگ های عمومی    72
2-2-4-1- Wikipedia    72
2-2-4-1-1- نقاط ضعف و قوت Wikipedia    74
2-2-4-1-2- ساختار Wikipedia    75
2-2-4-1-3- انواع اطلاعات معنایی لغوی در Wikipedia    76
2-2-5- نتیجه گیری    78
مراجع    80
3- کارهای انجام شده در زمینه مدلسازی کاربر در شخصی سازی وب با استفاده از محتوای وب    85
مقدمه    85
3-1- تکنیک های مورد استفاده    86
3-1-1- تکنیک tf-idf    86
3-1-2- تکنیک تحلیل معنایی پنهان    86
3-1-3- تکنیک های مربوط به محاسبه ی ارتباط معنایی دو کلمه    87
3-1-3-1- معیارهای ارتباط معنایی مهم در ساختارهای سلسله مراتبی    87
3-1-3-1-1- رویکردهای مبتنی بر مسیر    88
3-1-3-1-2- رویکردهای مبتنی بر محتوای اطلاعات    88
3-1-3-1-3- رویکردهای مبتنی بر همپوشانی متن    89
3-1-3-2- رویکردهای محاسبه ی ارتباط معنایی دو کلمه برای روابط غیر رابطه ی هست    89
3-1-3-3- کارهای انجام شده در مورد محاسبه ی ارتباط معنایی دو کلمه در Wikipedia    90
3-2- رویکردهای انجام شده در زمینه ی مدلسازی کاربر در وب سایت با استفاده از محتوای صفحات    91
3-2-1- رویکردهای بر مبنای کلمات کلیدی    92
3-2-2- رویکردهای معنایی    92
3-2-2-1- روش های آماری    93
3-2-2-2- روش های مبتنی بر سلسله مراتب    94
جمع بندی    100
مراجع    101
4- روش پیشنهادی    106
مقدمه    106
4-1- تعریف مساله    106
4-2- طراحی روش جدید    106
4-2-1- مولفه ی پیش پردازش اولیه ی ثبت    107
4-2-2- مولفه ی استخراج کلمات کلیدی از صفحات وب سایت    107
4-2-3- مولفه ی استخراج مفاهیم دامنه از وب سایت    111
4-2-4- مولفه ی سازنده ی بردار کلمات کلیدی    113
4-2-5- مولفه ی نگاشت    115
4-6- دیاگرام های UML قسمت های اصلی سیستم    117
4-7- بررسی تطابق طرح پیشنهادی با صورت مساله    117
جمع بندی    119
مراجع    119
5- جزئیات پیاده سازی    121
مقدمه    121
5-1- مولفه ی پیش پردازش اولیه ی ثبت    121
5-1-2- نحوه ی دریافت ثبت وب سرور    121
5-2- مولفه ی استخراج کلمات کلیدی از صفحات وب سایت    123
5-3- مولفه ی استخراج مفاهیم دامنه از وب سایت    125
5-4- مولفه ی سازنده ی بردار کلمات کلیدی    125
5-5- مولفه ی نگاشت    125
5-6- پیاده سازی آزمایشات    125
جمع بندی    126
مراجع    126
6- ارزیابی روش پیشنهادی    129
مقدمه    129
6-1- مجموعه داده ها    129
6-2- پارامترهای ارزیابی    130
6-3- بررسی درستی مولفه های سیستم    131
6-4- آزمایشات انجام شده    131
6-4-1- سخت افزار مورد استفاده    132
6-4-2- نتایج آزمایشات    132
6-4-3- تحلیل نتایج آزمایشات    132
جمع بندی    133
مراجع    133
7- نتیجه گیری و کارهای آینده    136
مقدمه    136
7-1- نتایج حاصل از پروژه    136
7-2- دستاوردهای پروژه    136
7-3- کارهای آینده    137
مراجع    139
واژه نامه    145
 
فهرست شکل ها

شکل 2-1- مولفه های برون خطی آماده سازی داده و کشف الگو    23
شکل 2-2- مولفه برخط شخصی سازی وب    24
شکل 2-3- تراکنش HTTP    25
شکل 2-4- URL و URI    26
شکل 2-5-  مکان های جمع آوری داده های کاربرد وب    28
شکل 2-6- مثالی از مدل کردن رفتار گردشی کاربر با زنجیره ی مارکف    51
شکل 2-7- مثالی از مدل کردن رفتار گردشی در یک درخت تجمعی    53
شکل 2-8- مثالی از استخراج پروفایل های تجمعی کاربرد از خوشه های تراکنش ها    55
شکل 2-9- بخشی از زمینه های تحقیقاتی شخصی سازی وب    58
شکل 2-10- نمونه ای از واژگان شناختی    61
شکل 2-11- نمونه ای از یک رده بندی    63
شکل 3-1- استفاده از SVD برای تجزیه ماتریس D * T    83
شکل 3-2-  مفسر معنایی سیستم ESA    87
شکل 3-3- ماتریس SESSION-PAGE VIEW    89
شکل 3-4- تولید C-LOG    93
شکل 4-1- معماری کلی سیستم پیشنهادی    103
شکل 4-2- جزئیات مولفه ی استخراج کلمات کلیدی    105
شکل 4-3- شبه کد مولفه استخراج کلمات کاندیدا    106
شکل 4-4- شبه کد مولفه رتبه بندی کلمات کاندیدا    106
شکل 4-5- جزئیات مولفه ی استخراج مفاهیم دامنه    107
شکل 4-6- شبه کد بخش فیلتر کردن کاندیدا    108
شکل 4-7- شبه کد مولفه سازنده بردار کلمات کلیدی    110
شکل 4-8- شبه کد مولفه ی نگاشت    111
شکل 4-9- CLASS DIAGRAM مولفه های اصلی سیستم    113
شکل 4-10- SEQUENCE DIAGRAM بخش اصلی سیستم    114
 
فهرست جدول ها

جدول 2-1- مثال هایی از ارتباطات لغوی در WORDNET    66
جدول 2-2- منابع اطلاعات معنایی لغوی در WIKIPEDIA    73
جدول 2-3- مقایسه ی انواع منابع معنایی لغوی جهت استفاده در شخصی سازی وب    74
جدول 4-1- بردارهای کلمات کلیدی صفحات وب سایت مثال1    110
جدول 4-2- بردارهای کلمات کلیدی جلسه ی داده شده در مثال1    110
جدول 4-3- کلمات کلیدی و وزن های فرضی آنها در مثال 2    112
جدول 4-4- مفاهیم موجود در صفحات جلسات کاربر به همراه وزن های آنها در مثال 2    112
جدول 5-1- ساختار دستور CUSTOMLOG    117
جدول 5-2- ساختار دستور LOGFORMAT    117
جدول 6-1- نتایج آزمایشات انجام شده بر روی 100 جلسه ی تصادفی    128

 

چکیده
گرانبار شدن اطلاعات یک مشکل عمده در وب کنونی به شمار می¬رود. برای مقابله با این مشکل، سیستم¬های شخصی¬سازی وب ارائه شده¬اند که محتوا و سرویس¬های یک وب¬سایت را با افراد براساس علایق و رفتار گردشی آن¬ها سازگار می¬کنند. یک مولفه¬ی اساسی در هر سیستم شخصی¬سازی وب، مدل کاربر آن است. محتوای صفحات یک وب¬سایت را می¬توان به منظور ایجاد مدل دقیق¬تری از کاربر مورد استفاده قرار داد، اما رویکردهای مبتنی بر کلمات کلیدی نگرش عمیقی از وب¬سایت ندارند. اخیرا تحقیقاتی برای ترکیب کردن معنای موجود در وب¬سایت در نمایش کاربران آن انجام شده است. تمامی این تلاش¬ها یا از یک رده¬بندی یا واژگان شناختی خاص و دست ساخته و یا از واژگان¬شناختی¬های عمومی مانند WordNet برای نگاشت مشاهده صفحات به عناصر معنایی استفاده می¬کنند. با این وجود ساختن یک سلسله مراتب از مفاهیم بصورت دستی زمان¬بر و هزینه¬بر است. از سوی دیگر منابع معنایی لغوی عمومی از پوشش کم عبارات خاص دامنه رنج می¬برند. در این پایان نامه ما قصد داریم که هر دوی این نقص¬ها را برطرف کنیم. دستاورد اصلی ما این است که مکانیسمی برای بهبود نمایش کاربر در وب¬سایت بصورت خودکار و با استفاده از یک منبع معنایی لغوی جامع معرفی می¬کنیم. ما از Wikipedia، بزرگ¬ترین دایره¬المعارف امروزی به عنوان یک منبع غنی معنایی برای بهبود ساخت خودکار مدل برداری از علایق کاربر بهره¬برداری می¬کنیم. معماری ارائه شده شامل تعدادی مولفه است که عبارتند از: پیش پردازش اولیه، استخراج مفاهیم دامنه¬ی وب سایت، استخراج کلمات کلیدی از وب¬سایت، سازنده¬ی بردار کلمات کلیدی و نگاشت کلمات کلیدی به مفاهیم. دستاورد مهم دیگر استفاده از ساختار وب سایت برای محدود کردن خودکار مفاهیم خاص دامنه می¬باشد. سرانجام، آخرین دستاورد آن یک روش جدید نگاشت کلمات کلیدی به مفاهیم است. ارزیابی های ما نشان می¬دهد که روش پیشنهادی همراه با منبع معنایی لغوی جامع آن کاربران را بصورت موثرتری نسبت به روش کلمات کلیدی و نیز روش¬های بر مبنای WordNet نمایندگی می¬کند.

کلمات کلیدی: مدلسازی کاربر، کاوش Wikipedia، تکنیک¬های معنایی ، شخصی¬سازی وب


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه بهبود مدل کاربر در وب سایت بصورت خودکار با استفاده از معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه

دانلود مقاله ISI نسل خودکار از خلاصه متنی از نوزادان مراقبت های ویژه داده

اختصاصی از سورنا فایل دانلود مقاله ISI نسل خودکار از خلاصه متنی از نوزادان مراقبت های ویژه داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :نسل خودکار از خلاصه متنی از نوزادان مراقبت های ویژه داده

موضوع انگلیسی :Automatic generation of textual summaries from neonatal intensive care data

تعداد صفحه :28

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2009

زبان مقاله : انگلیسی

 

ارائه موثر از داده ها برای پشتیبانی تصمیم گیری یک مسئله مهم است که حجم زیادی از داده تولید در بخش مراقبت های ویژه (ICU) اتفاق می افتد. اگرچه رایج ترین روش است به ارائه اطلاعات گرافیکی، نشان داده شده است که خلاصه متنی می تواند به بهبود تصمیم گیری منجر شود. به عنوان بخشی از پروژه BabyTalk، ما در حال حاضر یک نمونه اولیه، به نام BT-45، که تولید خلاصه متنی از حدود 45 دقیقه از سیگنال های فیزیولوژیکی پیوسته و رویدادهای گسسته (به عنوان مثال .: تنظیمات تجهیزات و دارو). معماری آن روش های از مناطق مختلف پردازش سیگنال، استدلال پزشکی، مهندسی دانش، و نسل زبان طبیعی گرد هم می آورد. آزمایش خارج از بخش بالینی در ICU نوزادان (NICU) نشان داد که توصیف متخصص متنی انسان داده NICU منجر به تصمیم گیری بهتر از تجسم گرافیکی کلاسیک، در حالی که متون تولید شده توسط BT-45 منجر به مشابه کیفیت تصمیم گیری به عنوان تجسم. تحلیل متنی نشان داد که BT-45 متون در تعدادی از راه های پایین تر از متون متخصص انسان بودند، از جمله گزارش اطلاعات زمانی نیست و همچنین و روایت خوب تولید نمی کنند. با وجود این فی نواقص، کار ما نشان می دهد که ممکن است برای سیستم های کامپیوتری به تولید خلاصه متنی موثر از داده های پیچیده پیوسته و گسسته زمانی بالینی


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله ISI نسل خودکار از خلاصه متنی از نوزادان مراقبت های ویژه داده

آموزش خوشنویسی زیبا با خودکار

اختصاصی از سورنا فایل آموزش خوشنویسی زیبا با خودکار دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .
آموزش خوشنویسی زیبا با خودکار(فایل word)

آموزش خط تحریری با خودکار در پانزده درس در اختیار شما عزیزان قرار داده شده است


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله ISI نسل خودکار از خلاصه متنی از نوزادان داده مراقبت های ویژه

اختصاصی از سورنا فایل دانلود مقاله ISI نسل خودکار از خلاصه متنی از نوزادان داده مراقبت های ویژه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :نسل خودکار از خلاصه متنی از
نوزادان داده مراقبت های ویژه

موضوع انگلیسی :Automatic generation of textual summaries from
neonatal intensive care data

تعداد صفحه :28

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2009

زبان مقاله : انگلیسی

 

ارائه موثر از داده ها برای پشتیبانی تصمیم گیری یک مسئله مهم است که حجم زیادی
از اطلاعات تولید شده به عنوان در بخش مراقبت های ویژه (ICU) اتفاق می افتد. اگر چه بسیاری از
رویکرد مشترک است به ارائه اطلاعات گرافیکی، نشان داده شده است که متنی
خلاصه می تواند به بهبود تصمیم گیری منجر شود. به عنوان بخشی از پروژه BabyTalk،
ما در حال حاضر یک نمونه اولیه، به نام BT-45، که تولید خلاصه متنی از حدود 45
دقیقه از سیگنال های فیزیولوژیکی مستمر و رویدادهای گسسته (به عنوان مثال .: تنظیمات تجهیزات
اداره دارو و). معماری آن تکنیک با هم از مختلف به ارمغان می آورد
مناطق پردازش سیگنال، استدلال پزشکی، مهندسی دانش، و زبان طبیعی
نسل. آزمایش خارج از بخش بالینی در ICU نوزادان (NICU) نشان داد که انسان
توصیف متنی متخصص از داده NICU منجر به تصمیم گیری بهتر از کلاسیک
تجسم گرافیکی، در حالی که متون تولید شده توسط BT-45 منجر به تصمیم گیری کیفیت مشابه
به عنوان تجسم. تحلیل متنی نشان داد که BT-45 متون پایین تر از انسان بودند
متون متخصص در تعدادی از راه، از جمله گزارش اطلاعات زمانی نیست و همچنین
و روایت خوب تولید نمی کنند. با وجود این کمبودها، کار ما نشان می دهد که آن را
ممکن است برای سیستم های کامپیوتری به تولید خلاصه متنی موثر پیچیده
داده های بالینی زمانی پیوسته و گسسته.


دانلود با لینک مستقیم