تحقیق بهبود مدل کاربر در وب سایت به صورت خودکار با استفاده از معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه

تحقیق بهبود مدل کاربر در وب سایت به صورت خودکار با استفاده از معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: doc
تعداد صفحات: 151
حجم فایل: 420 کیلوبایت
قیمت: 50000 تومان

دانلود پایان نامه با موضوع بهبود مدل کاربر در وب سایت به صورت خودکار با استفاده از  معناشناسی با مفاهیم خاص دامنه،

در قالب word و در ۱۵۱ صفحه، قابل ویرایش، شامل:

 

۱- مقدمه    

مقدمه    

۱-۱- دلایل نیاز به شخصی سازی وب    

۱-۱-۱- گرانبار شدن اطلاعات    

۱-۱-۲- نیاز به جذب مشتری پابرجای برای وب سایت    

۱-۲- تعریف شخصی سازی وب    

۱-۳- فواید سیستم شخصی سازی وب    

۱-۴- تفاوت شخصی سازی وب با تطبیق طرح کلی سایت    

۱-۵- طبقه بندی عملکردهای اصلی شخصی سازی وب    

۱-۶- نیازمندیهای اصلی سیستم شخصی سازی وب    

۱-۷- رویکرد های موجود در شخصی سازی وب    

۱-۸- نقش وب کاوی کاربرد وب در شخصی سازی وب    

۱-۹- نیاز به استفاده از محتوا در شخصی سازی وب    

۱-۱۰- نیاز به استفاده از معنا در شخصی سازی وب    

۱-۱۱- هدف پروژه    

۱-۱۲- نحوه ی گردآوری مراجع    

۱-۱۳- رویکرد بکار رفته در تحقیق    

۱-۱۴- ساختار پایان نامه    

مراجع    

 

۲- مطالب پیش زمینه    

مقدمه    

۲-۱- شخصی سازی وب براساس وب کاوی کاربرد وب    

۲-۱-۱- آماده سازی و مدلسازی داده    

۲-۱-۱-۱- منابع و انواع داده    

۲-۱-۱-۱-۱- داده های کاربرد    

۲-۱-۱-۱-۱-۱- فرمت های ثبت    

۲-۱-۱-۱-۱-۲- منابع داده های کاربرد    

۲-۱-۱-۱-۲- داده های محتوا    

۲-۱-۱-۱-۳- داده های ساختار    

۲-۱-۱-۱-۴- داده های کاربران    

۲-۱-۱-۲- آماده سازی و پیش پردازش داده ها    

۲-۱-۱-۲-۱- پاکسازی داده ها    

۲-۱-۱-۲-۲- شناسایی کاربر    

۲-۱-۱-۲-۳- تشخیص مشاهده صفحه    

۲-۱-۱-۲-۴- تشخیص جلسه ی کاربر    

۲-۱-۱-۲-۵- تکمیل مسیر    

۲-۱-۱-۲-۶- تشخیص تراکنش    

۲-۱-۱-۲-۷- پیش پردازش نهایی داده های کاربرد    

۲-۱-۱-۲-۸- یکپارچه سازی داده ها از منابع گوناگون    

۲-۱-۲- کشف الگو از داده های کاربرد وب  

۲-۱-۲-۱- سطوح و انواع تحلیل    

۲-۱-۲-۲- وظایف داده کاوی بر روی داده های کاربرد وب    

۲-۱-۲-۲-۱- کاوش قواعد انجمنی    

۲-۱-۲-۲-۲- کشف الگوهای ترتیبی    

۲-۱-۲-۲-۳- خوشه بندی    

۲-۱-۳- استفاده از الگوهای کشف شده جهت شخصی سازی وب    

۲-۱-۴- زمینه های تحقیقاتی شخصی سازی وب    

۲-۲- منابع معنایی لغوی    

۲-۲-۱- فرهنگ لغت    

۲-۲-۲- فرهنگ های جامع    

۲-۲-۳- واژگان شناختی و رده بندی    

۲-۲-۳-۲- رده بندی    

۲-۲-۳-۳- واژگان شناختی ها و رده بندی های موجود   

۲-۲-۳-۳-۱- واژگان شناختی های مربوط به یک دامنه ی خاص    

۲-۲-۳-۳-۲- واژگان شناختی های عمومی    

۲-۲-۳-۳-۲-۱- CYC و OpenCYC    

۲-۲-۳-۳-۲-۲- WordNet    

۲-۲-۳-۳-۲-۳- دایرکتوری های وب    

۲-۲-۳-۴- زبان های نمایش واژگان شناختی    

۲-۲-۴- فرهنگ های عمومی    

۲-۲-۴-۱- Wikipedia    

۲-۲-۴-۱-۱- نقاط ضعف و قوت Wikipedia    

۲-۲-۴-۱-۲- ساختار Wikipedia    

۲-۲-۴-۱-۳- انواع اطلاعات معنایی لغوی در Wikipedia    

۲-۲-۵- نتیجه گیری    

مراجع    

 

۳- کارهای انجام شده در زمینه مدل سازی کاربر در شخصی سازی وب با استفاده از محتوای وب    

مقدمه    

۳-۱- تکنیک های مورد استفاده    

۳-۱-۱- تکنیک tf-idf    

۳-۱-۲- تکنیک تحلیل معنایی پنهان    

۳-۱-۳- تکنیک های مربوط به محاسبه ی ارتباط معنایی دو کلمه    

۳-۱-۳-۱- معیارهای ارتباط معنایی مهم در ساختارهای سلسله مراتبی    

۳-۱-۳-۱-۱- رویکردهای مبتنی بر مسیر    

۳-۱-۳-۱-۲- رویکردهای مبتنی بر محتوای اطلاعات    

۳-۱-۳-۱-۳- رویکردهای مبتنی بر همپوشانی متن    

۳-۱-۳-۲- رویکردهای محاسبه ی ارتباط معنایی دو کلمه برای روابط غیر رابطه ی هست    

۳-۱-۳-۳- کارهای انجام شده در مورد محاسبه ی ارتباط معنایی دو کلمه در Wikipedia    

۳-۲- رویکردهای انجام شده در زمینه ی مدلسازی کاربر در وب سایت با استفاده از محتوای صفحات    

۳-۲-۱- رویکردهای بر مبنای کلمات کلیدی    

۳-۲-۲- رویکردهای معنایی    

۳-۲-۲-۱- روش های آماری    

۳-۲-۲-۲- روش های مبتنی بر سلسله مراتب    

جمع بندی    

مراجع    

 

۴- روش پیشنهادی    

مقدمه    

۴-۱- تعریف مساله    

۴-۲- طراحی روش جدید    

۴-۲-۱- مولفه ی پیش پردازش اولیه ی ثبت    

۴-۲-۲- مولفه ی استخراج کلمات کلیدی از صفحات وب سایت    

۴-۲-۳- مولفه ی استخراج مفاهیم دامنه از وب سایت    

۴-۲-۴- مولفه ی سازنده ی بردار کلمات کلیدی    

۴-۲-۵- مولفه ی نگاشت    

۴-۶- دیاگرام های UML قسمت های اصلی سیستم    

۴-۷- بررسی تطابق طرح پیشنهادی با صورت مساله    

جمع بندی    

مراجع    

 

۵- جزئیات پیاده سازی    

مقدمه    

۵-۱- مولفه ی پیش پردازش اولیه ی ثبت    

۵-۱-۲- نحوه ی دریافت ثبت وب سرور    

۵-۲- مولفه ی استخراج کلمات کلیدی از صفحات وب سایت    

۵-۳- مولفه ی استخراج مفاهیم دامنه از وب سایت    

۵-۴- مولفه ی سازنده ی بردار کلمات کلیدی    

۵-۵- مولفه ی نگاشت    

۵-۶- پیاده سازی آزمایشات    

جمع بندی    

مراجع    

 

۶- ارزیابی روش پیشنهادی    

مقدمه    

۶-۱- مجموعه داده ها    

۶-۲- پارامترهای ارزیابی    

۶-۳- بررسی درستی مولفه های سیستم    

۶-۴- آزمایشات انجام شده    

۶-۴-۱- سخت افزار مورد استفاده    

۶-۴-۲- نتایج آزمایشات    

۶-۴-۳- تحلیل نتایج آزمایشات    

جمع بندی    

مراجع    

 

۷- نتیجه گیری و کارهای آینده    

مقدمه    

۷-۱- نتایج حاصل از پروژه    

۷-۲- دستاوردهای پروژه    

۷-۳- کارهای آینده    

مراجع    

واژه نامه    

 

 

 

چکیده پایان نامه:

گرانبار شدن اطلاعات یک مشکل عمده در وب کنونی به شمار می رود. برای مقابله با این مشکل، سیستم های شخصی سازی وب ارائه شده اند که محتوا و سرویس های یک وب سایت را با افراد براساس علایق و رفتار گردشی آن ها سازگار می کنند. یک مولفه ی اساسی در هر سیستم شخصی سازی وب، مدل کاربر آن است. محتوای صفحات یک وب سایت را می توان به منظور ایجاد مدل دقیق تری از کاربر مورد استفاده قرار داد، اما رویکردهای مبتنی بر کلمات کلیدی نگرش عمیقی از وب سایت ندارند. 

 

اخیراً تحقیقاتی برای ترکیب کردن معنای موجود در وب سایت در نمایش کاربران آن انجام شده است. تمامی این تلاش ها یا از یک رده بندی یا واژگان شناختی خاص و دست ساخته و یا از واژگان شناختی های عمومی مانند WordNet برای نگاشت مشاهده صفحات به عناصر معنایی استفاده می کنند. با این وجود ساختن یک سلسله مراتب از مفاهیم بصورت دستی زمان بر و هزینه بر است. از سوی دیگر منابع معنایی لغوی عمومی از پوشش کم عبارات خاص دامنه رنج می برند. در این پایان نامه ما قصد داریم که هر دوی این نقص ها را برطرف کنیم. دستاورد اصلی ما این است که مکانیسمی برای بهبود نمایش کاربر در وب سایت بصورت خودکار و با استفاده از یک منبع معنایی لغوی جامع معرفی می کنیم. ما از Wikipedia، بزرگ ترین دایره المعارف امروزی به عنوان یک منبع غنی معنایی برای بهبود ساخت خودکار مدل برداری از علایق کاربر بهره برداری می کنیم. معماری ارائه شده شامل تعدادی مولفه است که عبارتند از: پیش پردازش اولیه، استخراج مفاهیم دامنه ی وب سایت، استخراج کلمات کلیدی از وب سایت، سازنده ی بردار کلمات کلیدی و نگاشت کلمات کلیدی به مفاهیم. دستاورد مهم دیگر استفاده از ساختار وب سایت برای محدود کردن خودکار مفاهیم خاص دامنه می باشد. سرانجام، آخرین دستاورد آن یک روش جدید نگاشت کلمات کلیدی به مفاهیم است.

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.