EC:95131529: تفاوت میان نسخه‌ها

نسخهٔ کنونی تا ‏۱۹ ژانویهٔ ۲۰۱۷، ساعت ۱۳:۴۹

دانشگاه صنعتی امیر کبیر (پلی تکنیک تهران)

مهندسی فن آوری اطلاعات - تجارت الکترونیک

ترم اول 95

پگاه عظیمی

پروژه ها

عنوان طرح كسب و كار : سامانه مدیریت و حسابداری کیف پول مجازی بانک

عنوان طرح پژوهشی :متد ها و روش های داده کاوی برای یافتن مجموعه اقلام داده تکرار شونده و با ارزش در پایگاه داده ها بزرگ

لینک اسلایدهای پژوهشی در Slideshare

@@ خط ۶: / خط ۶: @@
 '''''پگاه عظیمی'''''
 ==پروژه ها==
-طرح کسب و کار: سامانه مدیریت و حسابداری کیف پول مجازی بانک
+'''عنوان طرح كسب و كار :''' [[سامانه مدیریت و حسابداری کیف پول مجازی بانک]]
-طرح تحقیقاتی: AN EFFICIENT DATA MINING METHOD TO FIND FREQUENT AND VALUABLE ITEM SETS IN LARGE DATABASE USING T-VPI
-== خلاصه اجرایی طرح کسب و کار ==
-در راستای ارائه خدمات بانکی اینترنتی به مشتریانی که دارای حساب می باشند ، بانک می تواند با رویکرد تسهیل در امر مدیریت حساب ، هزینه های شخصی و درآمدها اقدام به ایجاد و توسعه سامانه کیف چول مجازی ، نمایید . در سامانه مدیریت کیف پول مجازی بانک با استفاده از تراکنش های بانکی که فرد دارند حساب انجام داده است ، می تواند هزینه های او را برآورد کند و ...
+'''عنوان طرح پژوهشی :'''[[متد ها و روش های داده کاوی برای یافتن مجموعه اقلام داده تکرار شونده و با ارزش در پایگاه داده ها بزرگ ]]
-== خلاصه اجرایی طرح تحقیقاتی ==
+[http://www.slideshare.net/secret/nnSuY7fKfwtGjz لینک اسلایدهای پژوهشی در Slideshare]
-Mining association rules in large database is one of most popular data mining techniques for business decision makers. Discovering frequent item  set  is  the  core  process  in  association  rule  mining.  Numerous algorithms  are  available  in  the  literature  to  find  frequent  patterns . Apriori and  FP-tree are the most common methods for finding frequent items.  Apriori  finds  significant  frequent  items  using  candidate generation  with  more  number  of  data  base  scans.  FP-tree  uses  two database  scans  to  find  significant  frequent  items  without  using candidate  generation.  This  proposed  T-VPI (Tree - valuable package of item sets Method)  discovers  significant frequent items by  generating  full  candidates once to form  valuable package tree with one database scan. Experimental results of T-VPI shows that this algorithm outperforms than Apriori and FP-tree to finding valuable set of items .

EC:95131529: تفاوت میان نسخه‌ها

نسخهٔ کنونی تا ‏۱۹ ژانویهٔ ۲۰۱۷، ساعت ۱۳:۴۹

پروژه ها

منوی ناوبری

جستجو