A fuzzy data mining system
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
الجامعة
جامعة الأخوين
الكلية
كلية الهندسة و العلوم
القسم الأكاديمي
علوم الحاسب
دولة الجامعة
المغرب
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
1999
الملخص الإنجليزي
Data Mining has emerged as one of the hottest topics in the field of information storage and retrieval, and is increasingly understood to be a critical business issue throughout the corporate world.
New technologies have taken the business world by storm, and the enthusiasm for Data Mining reveals a shrewd awareness among decision makers across many industry sectors for the potential of a technology that can transform business performance Nevertheless, as is the case for many new technologies, the benefits and applications of Data Mining remain poorly understood by many users and potential users.
In order to address the main issues and promote a broader awareness of Data Mining, this thesis first introduces the reader to the field of Data Mining, and then suggests a new way of introducing fuzzy logic in it.
The introduction of fuzzy logic in Data Mining allows for the representation and manipulation of imprecise or uncertain data and vague queries, which extends the range of applications of future Data Mining systems.
In this thesis, we suggest a potential enhancement of the traditional (crisp) Data Mining systems to build Fuzzy Data Mining Systems (FDMSs).
The proposed systems make it possible to take advantage of the mining tools used by conventional (non-fuzzy) systems simply by introducing fuzzy logic on top of these tools rather than by building fuzzy Data Mining tools.
In this research, we propose a model for a fuzzy Data Mining system (FDMS), a fuzzy Data Mining query language (FDMQL), as well as a fuzzy Data Mining tool built on top of a crisp classifier.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
49
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.3.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Data mining.
Chapter Three : Data mining functions and techniques.
Chapter Four : A model for a fuzzy data mining system.
Chapter Five : Fuzzy data mining query language.
Chapter Six : FDMQL for generation of fuzzy rules using a crisp rule.
Chapter Seven : Conclusions and directions for future research.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Maelainin, Sidi Ali. (1999). A fuzzy data mining system. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University, Morocco
https://search.emarefa.net/detail/BIM-646690
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Maelainin, Sidi Ali. A fuzzy data mining system. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University. (1999).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-646690
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Maelainin, Sidi Ali. (1999). A fuzzy data mining system. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University, Morocco
https://search.emarefa.net/detail/BIM-646690
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-646690
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
