اقتصاد 1. ادغام برنامه ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی برای پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش طول عمر آن کالا به مشتری
ادغام برنامه ریزی های سلسله مراتبی و داده کاوی برای پیشنهاد محصول بر مبنای ارزش طول عمر آن کالا به مشتری
چکیدهفرایند تولید , فعالیت تجاری می باشد که در ارتباط با جذب مشتریان بوده و دارای اهمیت زیادی می باشد. بنابراین بهبود کیفیت این فرایندها برای تامین نیاز مشتریان در شرایط رقابتی دارای اهمیت زیادی نیز است. اگرچه راه های متفاوتی در این زمینه مطرح شده است , اما تعداد کمی از آن ها به موضوع اعتبار دادن به مشتریان (CLV) پرداخته اند. معمولا CLV از نظر تازه بودن , تکرار و متغیرهای مالی مورد ارزیابی قرار می گیرند. به هر حال اهمیت نسبی آن از نظر مشخصه های تولید و صنعت متفاوت می باشد. ما در این مورد روش جدیدی را مد نظر قرار می دهیم که تکنیک های تصمیم گیری گروهی و پردازش اطلاعاتی را مد نظر قرار می دهد.برنامه ریزی های سلسله مراتبی نیز برای تعیین متغیرهای نسبی RFM در ارتباط با ارزیابی و دادن اعتبار به مشتریان مد نظر قرار می گیرد. چنین تکنیک های دسته بندی شده بر طبق به فرایند RFM برای گروهی از مشتریان به کار برده شده است. سرانجام یک روش پردازشی بکار برده شده است , تا برای هر یک از این گروه ها فرایند های تولیدی را تعریف کند. نتایج عملی نشان داده است که این روش ها پا را فراتر نهاده و از RFM های یکسان و روش های تعاونی استفاده کرده اند.
کامپیوتر 34. سیستم کشف اطلاعات مبتنی بر آمیب
سیستم کشف اطلاعات مبتنی بر آمیب
ما سیستم کشف اطلاعات مبتنی بر آمیب یا سیستم داده کاوی را مطرح می کنیم که با استفاده از ارگانیسم آمیبی شکل و سیستم کنترل مرتبط به آن اجرایی می گردد. سیستم امیب به عنوان یکی از الگوهای محاسباتی غیر سنتی جدید مد نظر قرار گرفته، که می تواند محاسبات موازی انبوه و پیچیده ای را انجام داده که از عملکردهای پیچیده امیب اسنفاده می کند. سیستم مورد نظر ما ترکیبی از واحدهای سنتی مبتنی بر اطلاعات بوده که بر روی کامپیوترهای معمولی و واحد جستجوی مبتنی بر امیب با رابط واحد کنترل امیب به اجرا در می آید. راه حل ها در سیستم ما دارای مسیردهی یک به یک نسبت به راه حل های شناخته شده دیگر همانند شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیکی می باشد. این قابلیت مسیردهی چنین امکانی را برای امیب ایجاد می کند تا تکنیک هایی را که در حوزه های دیگر ایجاد شده است بکار گرفته و مورد استفاده قرار دهد. شکل های مختلفی از مراحل کشف اطلاعات معرفی شده اند. همچنین انواع جدیدی از تکنیک کشف اطلاعات به نام " حل مسئله مستقل" مورد بحث قرار می گیرد. کلیدواژه- محاسبات مبتنی بر امیب؛ کشف اطلاعات؛ داده کاوی؛ الگوی محاسباتی جدید
کتاب مرجع داده کاوی web data mining
کتاب مرجع داده کاوی
انتشارات Springer
عنوان کامل کتاب
Web Data Mining
بخش اول: مبانی یادگیری ماشین
مبانی یادگیری ماشین از دانشگاه کالیفرنیا
آیا می خواهید پردازش داده ها را در مقیاس های بزرگ بیاموزید؟
آیا نیاز به استفاده از مدل های پیش بینی دارید اما با شیوه استفاده از نرم افزارهای مناسب و جدید روز در این زمینه آشنا نیستید؟
این دوره شما را با کاربا نرم افزار های جدید و پیشرفته در زمینه یادگیری ماشین مانند KNIME و SPARK آشنا می نماید و قادر به شرح و بکارگیری تکنیک های خوشه بندی و الگوریتم های طبقه بندی جدید خواهید بود.
مدرسان این دوره
دکتری کامپیوتر و مدیر مرکز پیشبینی و تجزیه و تحلیل ابرکامپیوتر ها از دانشگاه کالیفرنیا: Natasha Balac
دکتری مدلسازی با کامپیوتراز دانشگاه کالیفرنیا : Paul Rodriguez
عناوین این بخش:
درس اول: یادگیری ماشین و داده های بزرگ
درس دوم: داده کاوه در یادگیری ماشین
درس سوم: آغاز به کار با KNIME
درس چهارم: کار با داده های نمونه
