دانلود مقاله ترجمه شده ساختارکاوی وب با الگوریتم پیش پردازش داده ها (IEEE ۲۰۱۶) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

ساختارکاوی وب با الگوریتم پیش پردازش داده ها

Data Preprocessing Algorithm for Web Structure Mining

چکیده

1- مقدمه

A- ساختارکاوی وب

B- داده های وب

2- جمع آوری داده ها

3- پیش پردازش داده ها

4- پیش پردازش ساختار

A- پاکسازی داده ها

B- یکپارچه سازی داده ها

C- تبدیل داده ها

D- کاهش داده ها

5- کلیات و تعریف مسئله

6- الگوریتم

7- نتایج

8- کاربردهای ساختارکاوی وب

9- نتیجه گیری

چکیده

شبکه جهانی وب یک مجموعه بی نهایت بزرگ از اطلاعات می باشد، به عبارتی فراتر از حد تصور ما می باشد. آن اطلاعات کافی طبق نیاز کاربر ارائه می دهد. وب به سرعت رو به افزایش می باشد به گونه ای که روزانه تقریباً 70 میلیون صفحه اضافه می گردد. کشف دانش روی داده های وب، وب کاوی نامیده می شود. ساختارکاوی وب مبتنی بر تحلیل الگوها از ساختار هایپرلینک در وب می باشد. درست مثل داده کاوی، وب کاوی نیز دارای چهار مرحله می باشد، به عبارتی جمع آوری داده ها، پیش پردازش، کشف دانش و تحلیل دانش. این مقاله مبتنی بر دو مرحله جمع آوری و پیش پردازش داده ها می باشد. جمع آوری داده ها به جمع آوری داده های مورد نیاز برای تحلیل اشاره می کند. پیش پردازش به عنوان یک مرحله مهم از ساختارکاوی وب در نظر گرفته است ، زیرا داده های موجود روی وب غیر ساختاریافته، ناهمگن و نویزی هستند.

1- مقدمه

داده کاوی به فرایند تحلیل داده ها از رویکردهای مختلف و جمع بندی آنها در اطلاعات مفید گفته می شود. با رشد وب، حال مقدار بزرگی از داده ها برای کاربران روی وب موجود می باشد. داده های پیش پردازش شده کارایی و مقیاس پذیری مراحل بعدی ساختارکاوی وب را بهبود می بخشند. این کار را می توان در فازهای مختلفی انجام داد: ترکیب داده ها، استخراج داده ها، تمیز کردن یا پاکسازی داده ها، استخراج لینک ها و فراداده ها (متادیتا)، تکمیل مسیر و غیره انجام داد. ترکیب داده ها شامل جمع آوری صفحات جمع آوری شده از وب سرورهای مختلف می شود. از استخراج داده ها برای استخراج لوگ داده ها طبق مدت زمان تحلیل استفاده می شود. پاکسازی داده ها به پاکسازی لینک های بی ربط اشاره می کند که برای تحلیل ساختار مفید نیستند، به عبارتی فایلهای چند رسانه ای، ورقه سبک html و غیره.

Abstract

World Wide Web is an extremely large collection of information, i.e. beyond our imagination. It provides enough information according to user’s need. Web is rising dreadfully as approximately 70 million pages are added daily. Knowledge Discovery on web data is referred as Web Mining. Web Structure Mining based on the analysis of patterns from hyperlink structure in the web. Like as Data Mining, Web Mining has four stages i.e. Data Collection, Preprocessing, Knowledge Discovery and Knowledge Analysis. This paper based on the first two stages Data collection and Preprocessing. Data collection is to collect the data required for analysis. Data preprocessing is considered as an important stage of Web Structure mining because of data available on web is unstructured, heterogeneous and noisy.

I- INTRODUCTION

Data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information. With the growth of Web, a large amount of data is now available for users on web. Web .Preprocessed data improves efficiency and scalability of later stages of Web structure mining. This can be done in several phases: Data fusion, Data Extraction, Data cleaning, links and metadata extraction, Path completion etc. Data fusion includes collecting of pages collected from various Web servers. Data extraction is used to extract log data according to time duration of analysis. Data cleaning refers to the cleaning of irrelevant links which is not useful for the purpose of structure analysis i.e. multimedia files html style sheet etc.

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

ساختارکاوی وب با الگوریتم پیش پردازش داده ها

Data Preprocessing Algorithm for Web Structure Mining