سرفصلها:
نگاهی اجمالی به ضرورت طرح مبحث دادهکاوی و تاریخچه تکامل آن
کاربردهای دادهکاوی و بررسی مثالهای جهان واقعی
بررسی فرایند دادهکاوی
بررسی مدل CRISP-DM
بررسی انواع دادههای قابل کاوش
معرفی انواع الگوهای قابل کشف
انتخاب روش دادهکاوی مناسب براساس مسئله
نگاهی اجمالی به بحث پیشپردازش دادهها
نگاهی به الگوریتمهای دادهکاوی
فناوریهای قابل استفاده در دادهکاوی
بررسی زبان برنامهنویسی R، و استفاده از آن در دادهکاوی در گامهای مختلف دادهکاوی
سرفصلها:
نگاهی اجمالی به ضرورت طرح مبحث دادهکاوی و تاریخچه تکامل آن
کاربردهای دادهکاوی و بررسی مثالهای جهان واقعی
بررسی فرایند دادهکاوی
بررسی مدل CRISP-DM
بررسی انواع دادههای قابل کاوش
معرفی انواع الگوهای قابل کشف
انتخاب روش دادهکاوی مناسب براساس مسئله
نگاهی اجمالی به بحث پیشپردازش دادهها
نگاهی به الگوریتمهای دادهکاوی
فناوریهای قابل استفاده در دادهکاوی
بررسی زبان برنامهنویسی R، و استفاده از آن در دادهکاوی در گامهای مختلف دادهکاوی
This slide is about Project Management from chapter 3 of Dr.Hamireza Moghasemi's Software engineering book.
این اسلاید درباره مبحث مدیریت پروژه است که از فصل 3 کتاب مهندسی نرم افزار نوشته دکتر حمدرضا مقسمی برگرفته شده است.
Pyrosim شبیه سازی آتش و دود با نرم افزار پایروسیمMehdi Parvini
در این اسلایدها آموزش پایروسیم به صورت ارائه یک الگوریتم برای حل راحتتر مسائل توضیح داده شده است جهت دانلود فیلم رایگان دوره آموزش پایروسیم به سایت مراجعه فرمایید
www.MehdiParvini.com
Instructions for Big data analysis and modellingkeivan mahdavi
Title: Instructions for Big data analysis and modelling
Lesson: Evaluation of Computer Systems
Professor: Dr. Fatemi
Presenter: Keivan Mahdavi
University of Isfahan
درس ذخیره و بازیابی یکی از پیشنیاز های مهم درس پایگاه داده است. در این اسلاید ها، بحث ساختار فایل و معماری DBMS شرح داده می شود و دانشجویان با انواع روش های شاخص گذاری مانند Clusterd Index و Non-Clustered Index آشنا می شوند.
اگر کامنتی برای بهبود اسلایدها دارید لطفا اقدام کنید.
Isc scientometrics system for evaluating researchSomayeh GhaviDel
This document summarizes a study that uses co-word analysis to analyze the conceptual network evolution of cybernetics research in Middle Eastern countries. The study analyzes 2,280 keywords from 705 scholarly records related to cybernetics published in Middle Eastern countries until 2018. The keywords were clustered and mapped to identify 12 conceptual clusters within the field. The largest cluster focused on data mining algorithms. The results show the core issues and most developed areas of research, and can help inform research planning and policymaking regarding cybernetics in the Middle East.
This slide is about Project Management from chapter 3 of Dr.Hamireza Moghasemi's Software engineering book.
این اسلاید درباره مبحث مدیریت پروژه است که از فصل 3 کتاب مهندسی نرم افزار نوشته دکتر حمدرضا مقسمی برگرفته شده است.
Pyrosim شبیه سازی آتش و دود با نرم افزار پایروسیمMehdi Parvini
در این اسلایدها آموزش پایروسیم به صورت ارائه یک الگوریتم برای حل راحتتر مسائل توضیح داده شده است جهت دانلود فیلم رایگان دوره آموزش پایروسیم به سایت مراجعه فرمایید
www.MehdiParvini.com
Instructions for Big data analysis and modellingkeivan mahdavi
Title: Instructions for Big data analysis and modelling
Lesson: Evaluation of Computer Systems
Professor: Dr. Fatemi
Presenter: Keivan Mahdavi
University of Isfahan
درس ذخیره و بازیابی یکی از پیشنیاز های مهم درس پایگاه داده است. در این اسلاید ها، بحث ساختار فایل و معماری DBMS شرح داده می شود و دانشجویان با انواع روش های شاخص گذاری مانند Clusterd Index و Non-Clustered Index آشنا می شوند.
اگر کامنتی برای بهبود اسلایدها دارید لطفا اقدام کنید.
Isc scientometrics system for evaluating researchSomayeh GhaviDel
This document summarizes a study that uses co-word analysis to analyze the conceptual network evolution of cybernetics research in Middle Eastern countries. The study analyzes 2,280 keywords from 705 scholarly records related to cybernetics published in Middle Eastern countries until 2018. The keywords were clustered and mapped to identify 12 conceptual clusters within the field. The largest cluster focused on data mining algorithms. The results show the core issues and most developed areas of research, and can help inform research planning and policymaking regarding cybernetics in the Middle East.
This document summarizes a research article from the Iranian Journal of Information Processing and Management. The article examines the relationships between ontologies and social tagging as new ways of organizing and sharing knowledge online. It explores how ontologies and social tagging can help promote one another, despite their differences. The research was conducted using a library-based conceptual approach, studying both print and electronic resources. It finds that tags can be used in the semantic web and ontologies in web 2.0 to address weaknesses in organizing and retrieving information. The use of tags in ontologies and ontologies in web 2.0 can make them more functional and accepted by users.
16. الگوریتمDRMMاجرای به نیاز7دارد اجرا جهت فایل:
1. a run inTREC format to be re-ranked
2. a word embedding model to be used by the system
3. a file containing the document and corpus frequency for each
term in the collection
4. a file containing each document of the corpus with its identifier
(the same used in the run to re-rank), its length, and the
frequency of each term in it
5. a file with the ideal discounted cumulative gain value for each
considered topic
6. a file with the list of terms for each topic along with the topic
identifier (the same used in the run to re-rank )
7. the relevance judgments inTREC format for the given topics
and the documents in the collection.
16)Guo et al., 2016 (
17. 17
.1اجرایدرقالبTREC(Text REtrieval Conference (TREC) Document)
برایبندیهرتبمجدد؛
TRECCollection - Parses TREC formatted corpora, delimited by
the <DOC></DOC> tags.
TRECWebCollection - As TRECCollection, but additionally parses
DOCHDR tags, which contain the URL of each document. TREC Web
and Blog corpora such as WT2G, WT10G, .GOV, .GOV2, Blogs06 and
Blogs08 are supported.
الگوریتمDRMMاجرای به نیاز7دارد اجرا جهت فایل-ادامه
)Guo et al., 2016 (
22. 22
Tutorialpoint.com
types of weighting functions which require different input
values:
• Term Vector (TV): in this case, xi (q) denotes the ith
query term vector, and wg is a weight vector of the same
size of the term vectors;
• Inverse Document Frequency (IDF): in this case, xi (q)
denotes the inverse document frequency of the ith query
term, and wg is a coefficient with a single parameter.
(Guo et al. 2016)
32. ماخذ و منابع
•1.کلینیسارا ،(1387.)متنی اطالعات بازیابی در عصبی شبکه راهکار از استفاده.فصلنامه
اطالعات سازماندهی و کتابداری ملی مطالعات،19(1:)13-24.
•2.مهرادسارا ،کلینی ،جعفر ،(1386.)اطالعات بازیابی در فضابرداری مدل بررسی.و کتابداری
تابستان دهم دوره رسانی اطالع1386،2(38:)197-210.
• 3.Alberto, P., Marco, M., Gianmaria, S., Gian Antonio, S. (2019). Probabilistic Word Embeddings
in Neural IR: A Promising Model That Does Not Work as Expected (For Now). ACM,
Proceedings of the 2019 ACM SIGIR International Conference on Theory of Information
Retrieval: 3-10.
• 4.Agosti, M., Fabris, E., & Silvello, G. (2019). On synergies between information retrieval and
digital libraries. In P. Manghi, L. Candela, & G. Silvello (Vol. Eds.), Communications in
computer and information science: . 988. Proc of the 15th Italian research conference on digital
libraries, IRCDL 2019 (pp. 3–17). Springer. https:// doi.org/10.1007/978-3-030-11226-4_1.
• 5.Craswell, N., Croft, W. B., Guo, J., Mitra, B., & de Rijke, M. (2016). Neu-IR: The SIGIR 2016
workshop on neural information retrieval. In: In R. Perego, F. Sebastiani, J. A. Aslam, I. Ruthven,
& J. Zobel (Eds.). Proc. 39th annual international ACM SIGIR conference on research and
development in information retrieval (SIGIR 2016) (pp. 1245–1246). New York, USA: ACM
Press. https://doi.org/10.1145/2911451.2917762.
• 6.Craswell, N., Croft, W. B., de Rijke, M., Guo, J., & Mitra, B. (2017). SIGIR 2017 workshop on
neural information retrieval (Neu-IR’17). In: Proc. 40th annual international ACM SIGIR
conference on research and development in information retrieval (SIGIR 2017). New York, USA:
ACM Press1431–1432. https://doi.org/10.1145/3077136. 3084373. 32
33. • 7. Ferro, N., Marchesin, S., Purpura, A., & Silvello, G. (2019). A Docker-Based
Replicability Study of a Neural Information Retrieval Model. OSIRRC@SIGIR.
• 8. Guo, J., Fan, Y., Ai, Q., & Croft, W. B. (Fan, Ai, Croft, 2016). A deep relevance
matching model for ad-hoc retrieval. In: Proc. of the 25th ACM international
conference on information and knowledge management, CIKM 2016
https://doi.org/10.1145/2983323.2983769.
• 9.Marchesin, S., Purpura,A., Silvello, G., )2019(. Focal elements of neural
information retrieval models. An outlook through a reproducibility study.
Information Processing & Management
• 10.Mitra, B. and Craswell, N. (2018). An Introduction to Neural Information
Retrieval. Foundations and Trends in Information Retrieval , 13 (1): 1–126.
• 11.Pang, L., Lan, Y., Guo, J. , Xu, J. and Cheng X. (2016). A Study of
MatchPyramid Models on Ad-hoc Retrieval. CoRR abs/1606.04648 (2016).
• 12.Onal, K.D., Zhang, Y., Altingövde, I.S., Rahman, M.M., Senkul, P., Braylan, A.,
Dang, B., Chang, H., Kim, H., McNamara, Q., Angert, A., Banner, E., Khetan, V.,
McDonnell, T., Nguyen, A.H., Xu, D., Wallace, B.C., Rijke, M.D., & Lease, M.
(2017). Neural information retrieval: at the end of the early years. Information
Retrieval Journal, 21, 111-182.
33
ماخذ و منابع