تقسیم‌ بندی صفحات وب

تقسیم‌ بندی صفحات وب

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: word
تعداد صفحات: 68
حجم فایل: 433
قیمت: 5000 تومان

بخشی از متن:
بخشی از متن اصلی
فهرست مطالب
فصل اول: معرفی نامه
1-1- معرفی فصل دوم پایان نامه 2
1-2- معرفی فصل سوم پایان نامه 7
فصل دوم:روش های متفاوت تقسیم بندی صفحات وب
2-1- تقسیم بندی صفحات وب بطور مختصر 9
2-1-1-1- روش خلاصه سازی تعدیل شده Luhn 10
2-1-1-2 – روش تحلیل معنایی نهفته (LSA) 12
2-1-1-3- شناسایی مضمون بدنه اصلی توسط تجزیه و تحلیل لایه‌ای 13
2-1-1-4- خلاصه سازی نظارت شده 15
2-1-1-5- یک دسته بندی کلی از خلاصه سازی 17
2-1-2- آزمایشات 18
2-1-2-1- مجموعه ی داده 18
2-1-2-2- دسته کننده ها 19
2-1-2-3- مقیاس ارزیابی 21
2-1-2-4- نتایج و تحلیل های تجربی 22
2-1-2-5 مورد پژوهش 29
2-1-3- نتیجه گیری و عملکرد آینده 31
2-2- تقسیم بندی صفحات وب با استفاده از الگوریتم اجتماع مورچه ها 32
2-2-1- پیش پردازش متنی وابسته به زبان شناسی و استخراج وب 32
2-2-2- الگوریتم Ant- Miner 36
2-2-3- نتایج محاسباتی 39
2-2-3-1- تنظیم بصورت عملی 39
2-2-3-2- نتایج تأثیر تکنیک های پیش پردازش متنی وابسته به زبان شناسی 40
2-2-4- بحث و تحقیقات آینده 43
2-3- تقسیم بندی صفحات وب براساس ساختار پوشه‌ای 44
2-3-1 الگوریتم های تقسیم بندی صفحات وب 45
2-3-2- روش مبتنی بر ساختار 47
2-3-3- یک کاربرد خاص 47
2-3-3-1- استخراج مهمترین خصوصیات 48
2-3-3-2- عمل دسته بندی 50
2-3-4 نتایج 51
2-3-5- نتیجه گیری و عملکرد آینده 53
فصل سوم : جستجوی وب با استفاده از طبقه بندی خودکار
3-1- معماری 57
3-1-1- دسته کننده‌ی خودکار 57
3-1-2-واسط جستجو 58
3-2- آزمایش معتبر سازی 59
3-2-2- برپایی آزمایش 60
3-2-2- نتایج تجربی 61
3-3- فهرست لغات هر دسته 64
3-3-1- تشخیص هرزنامۀ¹ وب 66
3-3-2- تأثیرات تبعیضات 67
3-4- عملکردهای بعدی 68
فصل اول
معرفی نامه
در این فصل به اختصار به معرفی فصول مختلف می پردازیم و با بیان اهداف کلی هر فصل مروری اجمالی بر کل مطالب پایان نامه خواهیم داشت:
معرفی فصل دوم پایان نامه:
1-1- روش های مختلف تقسیم بندی صفحات وب
در این بخش همانگونه که از عنوان آن پیداست به معرفی و مقایسه ی روش های متفاوت تقسیم بندی می پردازیم.این بخش شامل سه قسمت مجزاست که در هر قسمت هر یک از این روش ها به تفصیل مورد بحث قرار گرفته اند:
1-1-1- تقسیم بندی صفحات وب بطور مختصر
با رشد سریع جهان پهنه ی گسترده ی وب نیاز فزاینده ای به فعالیت های گسترده در جهت کمک به کاربران صفحات وب برای طبقه بندی و دسته بندی این صفحات وجود دارد . این قبیل کمک ها که در سازمان دهی مقادیر زیاد اطلاعات که با سیستم های جستجو در ارتباط هستند و یا تشکیل کاتالوگ هایی که تشکیلات وب را سامان دهی می کنند ، بسیار مفید هستند.از نمونه های اخیر آن می توان یاهو و فرهنگ لغت looksmart (http://www.looksmart.com) که دارای کاربران زیادی هستند را نام برد.
شواهد نشان می دهد که طبقه بندی نقش مهمی را در آینده سیستم های جستجو بازی می کند. تحقیقات انجام شده نشان می دهد که کاربران ترجیح می دهند برای جستجو ، از کاتولوگ های از پیش دسته بندی شده استفاده کنند . از طرفی رسیدن به این قبیل نیاز های اساسی بدون تکنیک های خودکار دسته بندی صفحات وب و تحت ویرایش دستی و طبیعی توسط انسان بسیار مشکل است . زیرا با افزایش حجم اطلاعات طبقه بندی دستی بسیار وقتگیر و دشوار است.
در نگاه اول ، دسته بندی صفحات وب را می توان از برنامه های اداری دسته بندی متون مقتبس نمود.اگر بخواهیم در یک آزمایش ملموس تر به نتایج دقیق برسیم، راه حل مساله بسیار دشوار خواهد شد.صفحات وب ساختار اصلی و اساسی خود را در قالب زبان HTML قرار می دهند که آنها شامل محتویات پر سروصدا مانند تیترهای تبلیغاتی و یا هدایت گرهای راهنما و غیر متنی هستند.اگز روش های خاص طبقه بندی ویژه متون برای این صفحات بکار گرفته شود چون متمایل به یک الگوریتم خاص دسته بندی متون است ، گمراه شده و باعث از دست رفتن تمرکز بر موضوعات اصلی و محتویات مهم می شود.زیرا این محتویات فقط شامل متن نیست.
پس وظیفه و هدف مهم ما طراحی یک کاوشگر هوشمند برای جستجوی مطالب مهم صفحات وب است که هم شامل اطلاعات متنی و هم سایر اطلاعات مهم باشد.در این مقاله ما نشان می دهیم که تکنیک های خلاصه سازی صفحات وب برای جستجوگر ها دسته بندی صفحات وب ، تکنیکی کاربردی و بسیار مفید است. ما همچنین نشان می دهیم که به جای استفاده از تکنیک های خلاصه سازی در فضای وب که عمدتا برای متون طراحی شده ، می توان از برنامه ها و تکنیک های خاص خلاصه سازی صفحات وب استفاده کرد. به منظور جمع آوری شواهد قابل ملموسی که نشان دهیم تکنیک های خلاصه سازی در صفحات وب سودمند هستند، ما ابتدا یک آزمایش موردی ایده آل را بررسی می کنیم که در آن هر صفحه وب ، با خلا صه این صفحه، که توسط انسان خلاصه شده جابجا شده است.پس از انجام این آزمایش در می یابیم که در مقایسه با استفاه از متن کامل صفحه وب ، حالت خلاصه شده رشد چشمگیر 14.8 درصدی داشته است که پیشرفت قابل ملاحظه ای شمرده می شود.به علاوه در این مقاله ما یک تکنیک جدید خلاصه سازی صفحات وب را پیشنهاد می کنیم که این روش موضوعات اصلی صفحات وب را با روش آنالیز لایه ای صفحات برای بالا بردن دقت دسته بندی استخراج می کند.
سپس عملیات دسته بندی را به همراه الگوریتم اجرای آن ارزیابی می کنیم و آن را با روش های سنتی دسته بندی خودکار متون که شامل روش های نظارتی و غیر نظارتی می باشد مقایسه می کنیم.در آخر ما نشان می دهیم که یک اسمبل از روش خلاصه سازی حدود 12.9 درصد پیشرفت را می تواند حاصل کند که این عدد بسیار نزدیک به حدود بالایی است که ما در آزمایش ایده آل خود به آن دست یافتیم.
این فایل به همراه چکیده، فهرست مطالب، متن اصلی و منابع تحقیق با فرمت docx در اختیار شما قرار می گیرد.
تعداد صفحات:68

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.

پروژه Profiler برای مدیریت SQL Server

پروژه Profiler برای مدیریت SQL Server

فرمت فایل دانلودی: .DOC
فرمت فایل اصلی: doc
تعداد صفحات: 158
حجم فایل: 783
قیمت: : 20000 تومان

بخشی از متن:
بخشی از متن:
بهینه‌ ساز پرس‌ و جو از  اهمیت زیادی برای پایگاه داده ارتباطی برخوردار است، مخصوصا برای اجرای دستورات پیچیده SQL . یک بهینه ساز پرس‌ و جو بهترین استراتژی بر اجرای هر پرس‌ و جو را تعیین می‌کند.
بهینه‌ ساز پرس و جو به عنوان مثال انتخاب می‌کند آیا از  شاخص برای یک پرس‌ و جو مشخص استفاده کند یا نه، و کدام تکنیک الحاق هنگامی که جداول با هم الحاق می‌شوند استفاده شود.
این تصمیم تاثیری بسیار زیادی بر روی کارآیی SQL دارد، و بهینه‌سازی پرس‌ و جو یک تکنولوژی کلیدی بر هر کاربردی است، از سیستم‌های قابل استفاده (Operatianal system) تا انباره‌های داده‌ای (Data warehause) و سیستم‌های تحلیل (analysis systems) تا سیستم‌های مدیریت محتویات  (canternt - management) .
فهرست مطالب:
مقدمه
بهینه ساز پرس و جو چیست؟
فصل اول: بهینه سازی پرس و جو
بهینه سازی پرس و جو
مراحل فرآیند بهینه سازی
درخت های پرس و جو
تبدیلات
دستکاری های جبری
الگوریتم بهینه سازی پرس و جو
انتخاب رویه های سطح پایین
تولید طرح های پرس و جو و انتخاب یکی از آنها
فصل دوم: روش های بهینه سازی پرس و جو
تبدیل پرس و جو
فرآیند تجزیه (The parsing process)
فرآیند طبقه‌بندی (The standardization process)
بهینه ساز پرس‌و‌جو (The Query optimizer)
بهینه‌سازی اکتشافی (Hevristic Optimization)
بهینه‌سازی نحوی (Syntactical optimizer)
بهینه‌سازی بر مبنای هزینه (Cost – based optimization)
بهینه‌ساز معنایی (Semantic optimization)
تحلیل پرس‌وجو (Query Andysis)
انتخاب شاخص (Index selection)
انتخاب الحاق (Join selection)
فصل سوم: تشریح روش کار بهینه ساز پرس‌ و جو  Microsoft SQL Server
“STEP  n”
نوع پرس‌و‌جوانتخاب است (در یک جدول موقت)  “The type of query is SELECT”
نوع پرس‌و‌جو<query type> است
حالت بروز رسانی به تعویق افتاده می‌شود  “The update mode is deferred”
حالت بروزرسانی مستقیم است “The update mode is direct”
Group by
تراکم ستونی “Scalar Aggregate”
تراکم برداری “Vertor agyregate”
“FROM TABLE”
“TO TABLE”
جدول موقت “Worktable”
جدول موقت ایجاد شده برای  SELECT INTO “Worktable created for SELECT-INTO"
جدول موقت برای DISTINCT ایجاد می شود “Worktable created for DISTINCT”
جدول موقت برای ORDER By ایجاد می‌شود “Worktable created for ORDER By”
جدول موقت برای  REFORMATTING ایجاد می‌شود “Worktable created for REFORMATING”
This step involves sorting” “
استفاده از  GETSORED “Using GETSTORED”
تکرار متداخل “Nested iterotion”
“EXIST TABLE: NESTED iteration”
پویش جدول “TABLE SCAN"
استفاده از  شاخص خوشه بندی شده “Using clustered Index”
“Index :<index name>”
استفاده از  شاخص پویا  “Using Dynamic Index”
فصل چهارم: تخمین زمان اقتباس یک بهینه‌ساز پرس و جو
مقدمه ای بر این فصل
محرک  (Motivation)
راه حل (Solution)
زمینه و کار قبلی
برنامه سازی پویای تجدید نظر شده
کار قبلی و محدودیتهای آن
روش ما
دوباره استفاده کردن از  شمارشگر اتصال
خواص طرح فیزیکی
تخمین مقدار طرح‌ها با یک نوع از  خواص فیزیکی
مطالعه انواع چندتایی خواص فیزیکی
تبدیل طرح‌های تخمین زده شده به زمان تخمین زده شده
نتایج آزمایشی
سربار (overhead) تخمین طرح
صحت تعداد تخمین زده شده طرح‌ها
صحت تخمین زمان اقتباس
خلاصه آزمایشات
بحث

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.