پروپوزال توسعه یک مدل مبتنی بر آنتولوژی برای بهینه‌سازی فرآیند خوشه‌بندی داده‌های جریانی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

پروپوزال توسعه یک مدل مبتنی بر آنتولوژی برای بهینه‌سازی فرآیند خوشه‌بندی داده‌های جریانی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

پروپوزال توسعه یک مدل مبتنی بر آنتولوژی برای بهینه‌سازی فرآیند خوشه‌بندی داده‌های جریانی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به بررسی و طراحی روشی می‌پردازد که می‌تواند به طور مؤثر داده‌های جریانی را خوشه‌بندی کند. داده‌های جریانی به دلیل تولید مداوم و حجم بالای آن‌ها، نیازمند تکنیک‌های خاصی برای تحلیل و خوشه‌بندی هستند. استفاده از آنتولوژی می‌تواند به درک بهتر ساختار داده‌ها و روابط میان آن‌ها کمک کند.

توضیحات:

هدف: این تحقیق به دنبال طراحی مدلی است که با بهره‌گیری از آنتولوژی، فرآیند خوشه‌بندی داده‌های جریانی را بهینه‌سازی کند و دقت و کارایی آن را افزایش دهد.

 روش‌شناسی:
– تعریف و ایجاد یک آنتولوژی مرتبط با حوزه داده‌های جریانی، شامل مفاهیم و روابط کلیدی.
– استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها و روابط موجود در داده‌ها بر اساس آنتولوژی تعریف‌شده.
– پیاده‌سازی یک روش خوشه‌بندی که از اطلاعات آنتولوژیکی برای بهبود دقت خوشه‌ها و کاهش پیچیدگی محاسباتی استفاده کند.

 کاربردها: این مدل می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند تحلیل شبکه‌های اجتماعی، مدیریت ترافیک داده‌ها، و پردازش اطلاعات پزشکی مورد استفاده قرار گیرد.

 نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به شناسایی الگوهای پیچیده‌تر در داده‌های جریانی کمک کند. همچنین دقت و سرعت خوشه‌بندی را نسبت به روش‌های سنتی افزایش دهد.

این موضوع نه تنها بر روی بهبود فرآیند خوشه‌بندی تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه داده‌کاوی و مدیریت اطلاعات نیز می‌پردازد.