پروژه پاورپوینت تکنیک‌های نزدیک‌ترین همسایه و استدلال مبتنی بر حافظه (MBR) در داده‌کاوی

خلاصه ای از پروژه:

تکنیک‌های نزدیک‌ترین همسایه بر پایه مفهوم تشابه بنا شده‌اند و استدلال مبتنی بر حافظه (MBR) به عنوان یکی از تکنیک‌های قدرتمند داده‌کاوی در مسائل طبقه‌بندی و تخمین‌زنی کاربرد دارد. این روش با الگوبرداری از توانایی انسان در استدلال بر اساس تجربه، نمونه‌های مناسب گذشته را شناسایی و درک می‌کند. کاربردهای MBR شامل تشخیص تقلب، پیش‌بینی پاسخگویی مشتری، درمان پزشکی و طبقه‌بندی پاسخ‌ها است.

MBR دارای نقاط قوتی از جمله استفاده از داده‌ها به همان شکل اولیه و توانایی سازگاری است. با این حال، چالش‌هایی نیز در استفاده از آن وجود دارد، از جمله انتخاب مجموعه آموزشی مناسب، انتخاب موثرترین روش برای ارائه رکوردهای آموزشی و انتخاب تابع فاصله، تابع ترکیب و تعداد همسایه‌ها. مجموعه آموزشی باید به خوبی جمعیت را پوشش دهد تا نزدیک‌ترین همسایه‌ها برای ایجاد پیش‌بینی‌های مختلف مفید واقع شوند.

تابع فاصله، تابع ترکیب و تعداد همسایه‌ها اجزای اصلی MBR هستند و می‌توانند تاثیر زیادی بر کارایی آن داشته باشند. MBR با استفاده از فاصله، تشابه را اندازه‌گیری می‌کند و توابع فاصله مختلفی مانند فاصله منهتن، مجموع نرمال شده و فاصله اقلیدسی وجود دارند. روال کلی KNN شامل تعیین پارامتر k، محاسبه فاصله نمونه ورودی با تمام نمونه‌های آموزشی، مرتب کردن نمونه‌ها بر اساس فاصله و انتخاب k همسایه نزدیک است.

فیلترینگ مشارکتی یکی از کاربردهای جالب و مفید استدلال بر حافظه در ارائه پیشنهادها است. این رویکرد نه تنها از تشابهات میان همسایه‌ها استفاده می‌کند، بلکه علایق و ترجیحات آن‌ها را نیز مورد توجه قرار می‌دهد. فرآیند آماده‌سازی پیشنهادها شامل ساخت پروفایل مشتری، مقایسه پروفایل مشتری جدید با پروفایل مشتریان دیگر از طریق محاسبه تشابه و ترکیب درجه‌بندی‌های مشتریان مشابه برای پیش‌بینی درجه‌بندی مشتری جدید است.

در نهایت، برای درک بهتر این مفاهیم، مثال‌ها و سوالاتی ارائه شده است که به تشریح کاربردها و نحوه عملکرد این تکنیک‌ها کمک می‌کند. این تکنیک‌ها با استفاده از داده‌های موجود و الگوهای مشابه، امکان پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بهتری را در زمینه‌های مختلف فراهم می‌کنند.

به دنبال پروژه‌های دانشجویی برتر هستید؟ همین حالا پروژه‌های آماده برای استفاده را به آسانی دانلود کنید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

تکنیک‌های نزدیک‌ترین همسایه
* استدلال مبتنی بر حافظه (MBR)
* کاربردهای MBR
* نقاط قوت MBR
* مشکلات استفاده از MBR
* انتخاب یک مجموعه آموزشی مناسب
* ارائه رکوردهای آموزشی
* تعیین تابع فاصله، تابع ترکیب و تعداد همسایه ها
* به کارگیری MBR در تخصیص کدها به گزارش‌های خبری
* تابع فاصله
* مسافت تابع فاصله
* فاصله منهتن یا مجموع
* مجموع نرمال شده
* فاصله اقلیدسی
* روال کلی k-NN
* فیلترینگ مشارکتی
* آماده‌سازی پیشنهادها توسط سیستم فیلترینگ مشارکتی برای یک مشتری جدید
* مسئله‌ها