در اين تحقيق داده كاوي مورد بحث قرار مي گيرد . علل استفاده از داده كاوي و منابعي كه داده كاوي بر روي آنها اعمال مي شود ,علاوه بر اين خلاصه اي از روشهاي رايج داده كاوي ارائه شده است . تكنيكهاي داده كاوي و قوانين وابستگي و الگوريتمهاي موجود (Apriori , Aprior TID, Partition, Eclat ,Max Eclat , Vector ) و الگوريتم با ساختار  Trie وfp grow و الگوريتمهاي كاهشي مورد بررسي قرار مي گيرند و در هر مورد مثالها , موارد كاربرد ,تكنيكها و نقاط قوت و ضعف  مورد بررسي قرار گرفته اند.

فهرست :

چکیده

مقدمه

کشف دانش در پایگاه داده

آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟

جمع آوری داده ها

بکارگیری نتایج

استراتژیهای داده کاوی

پیش گویی Perdiction

Unsupervised Clustering دسته بندی بدون کنترل

تکنیکهای داده کاوی تحت کنترل

شبکه عصبی

برگشت آماری

قوانین وابستگی

الگوریتم  Apriori

الگوریتم Aprior TID

الگوریتم partition

الگوریتم های MaxEclat,Eclat

الگوریتم با ساختار trie

الگوریتم fp-grow

ساخت fp- tree

Fp-tree شرطی

الگوریتم برداری

نگهداری قوانین وابستگی

الگوریتم کاهشی

نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

فایل آفیس شامل 32 صفحه

نگاهی به چکیده ی این فایل

چکیده:
با افزايش سيستمهاي كامپيوتر و گسترش تكنولوژي اطلاعات , بحث اصلي در علم كامپيوتر از چگونگي جمع آوري اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سيستمهاي داده كاوي ,اين امكان را به كاربر مي دهند كه بتواند انبوه داده هاي جمع آوري شده را تفسير كنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمايند .
داده كاوي به هر نوع كشف دانش و يا الگوي پنهان در پايگاه داده ها اطلاق مي شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و... داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .