شریف پژوه

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص اسپم به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اسپم مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم ممتیک:

به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ممتیک (memetic algorithm)، متن های حاوی پیام های اسپم شناسایی و فیلتر خواهند شد. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص اسپم با نرم افزار نایم:

به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص اسپم مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه تعادل بار با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری در محیط رایانش ابری (CloudSim)

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، تعادل بار در محیط رایانش ابری (Cloud Computing) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.

عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار زبان R، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.

عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.

عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ممتیک:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم ممتیک (Memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.

عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار کلمنتاین یا مدلر(IBM Spss Modeler) مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه تعادل بار با استفاده از الگوریتم هارمونی در محیط رایانش ابری (CloudSim):

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم هارمونی(Harmony search algorithm)، تعادل بار در محیط رایانش ابری (Cloud Computing) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.

عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.

عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی:

جراحی ارتوپدی (Orthopedic surgery) یا استخوان‌پزشکی به شاخه‌ای از علم پزشکی گفته می‌شود که شامل درمان بیماری‌ها و اصلاح ناهنجاری‌های مربوط به استخوان‌ها و مفاصل است. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد جراحی ارتوپدی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا(Weka)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

تقلب در مفهوم عام، عبارت است از تحریف حقایق مهم، توسط فردی که می داند ادعایش حقیقت ندارد و یا ارائه حقایق، بدون توجه نسبت به صحت آنها و به قصد فریب دیگران. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.