فهرست مقالات داده¬کاوی

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - ارائه روشی مناسب برای دسته¬بندی نامه¬های الکترونیکی تبلیغاتی بر مبنای پروفایل کاربران
  محمد فتحیان رحیم حضرتقلی زاده
  به طور کلی، تعریف هرزنامه در ارتباط با رضايت يا عدم رضايت گیرنده است نه محتوای نامه الکترونیکی. بر طبق این تعريف، مشکلاتي در دسته بندی نامه های الکترونیکی در بازاریابی و تبلیغات مطرح مي شود. برای مثال امکان دارد بعضي از نامه هاي الکترونيکي تبلیغاتی، براي عده اي از کارب چکیده کامل

  به طور کلی، تعریف هرزنامه در ارتباط با رضايت يا عدم رضايت گیرنده است نه محتوای نامه الکترونیکی. بر طبق این تعريف، مشکلاتي در دسته بندی نامه های الکترونیکی در بازاریابی و تبلیغات مطرح مي شود. برای مثال امکان دارد بعضي از نامه هاي الکترونيکي تبلیغاتی، براي عده اي از کاربران هرزنامه و براي عده اي ديگر هرزنامه نباشد. براي مقابله با اين مشکل با توجه به پروفایل و رفتار کاربران، ضد هرزنامه هاي شخصي طراحی مي شود. به طور عادي براي دسته بندی هرزنامه‌ها، روشهاي يادگيري ماشيني با دقت خوب به کار می رود. اما در هر حال يک روش منحصر به فرد موفق بر مبنای دیدگاه تجارت الکترونیک وجود ندارد. در این مقاله ابتدا پروفایل جدیدی برای شبیه سازی بهتر رفتار کاربران، تهیه می شود .سپس این پروفایل همراه با نامه های الکترونیکی به دانشجویان ارائه شده و پاسخ آنها جمع آوری می گردد. در ادامه برای دسته بندی نامه های الکترونیکی، روشهای مشهور به ازای مجموعه داده های مختلف آزمایش می شود .سرانجام، با مقایسه معیارهای ارزیابی داده کاوی، شبکه عصبی به عنوان بهترین روش با دقت بالا، تعیین می گردد. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - تلفیق مدل تحلیل پوششی داده¬ها و درخت تصمیم به منظور ارزیابی واحدهای مبتنی بر تکنولوژی اطلاعات
  امیر امینی علی رضا علی نژاد سمیه  شفقی¬زاده
  هر سازمان به منظور آگاهی از میزان عملکرد و مطلوبیت فعالیت واحدهای خود به یک نظام ارزشیابی جهت سنجش این مطلوبیت نیاز دارد و این موضوع برای مؤسسات مالی از جمله شرکت های مبتنی بر تکنولوژی اطلاعات اهمیت بیشتری دارد. تحلیل پوششی داده ها یک روش غیرپارامتری برای اندازه گیری ک چکیده کامل

  هر سازمان به منظور آگاهی از میزان عملکرد و مطلوبیت فعالیت واحدهای خود به یک نظام ارزشیابی جهت سنجش این مطلوبیت نیاز دارد و این موضوع برای مؤسسات مالی از جمله شرکت های مبتنی بر تکنولوژی اطلاعات اهمیت بیشتری دارد. تحلیل پوششی داده ها یک روش غیرپارامتری برای اندازه گیری کارایی و بهره وری از واحدهای تصمیم گیری (DMUs)هاست. از طرف دیگر تکنیک داده کاوی به DMUs))ها اجازه کاوش و کشف اطلاعات معنی داری، که قبلاً در پایگاه داده های بزرگ پنهان بوده اند را می دهد. این مقاله یک چارچوب کلی ترکیب تحلیل پوششی داده ها بادرخت رگرسیون را برای ارزیابی کارایی و بهره وری ازDMUها پیشنهاد می کند. نتیجه مدل ترکیبی مجموعه ای از قوانین است که می تواند توسط سیاست گذاران برای کشف دلایلDMUهای کارآمد و ناکارآمد مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مطالعه موردی با استفاده از روش پیشنهادی برای بررسی عوامل مرتبط با بهره وری نمونه ای شامل 18 شعبه از بیمه ایران در شهر تهران انتخاب گردید و پس از مدل سازی بر مبنای مدل پیشرفته LVM ورودی محور با دسترسی پذیری ضعیف درتحلیل پوششی داده ها با خروجی نامطلوب محاسبه گردید و با تکنیک درخت تصمیم، به استخراج قوانین برای کشف دلایل افزایش بهره وری و پسرفت بهره وری می پردازد. پرونده مقاله