پروپوزال توسعه یک الگوریتم کارآمد برای شناسایی و استخراج الگوهای تکراری در داده‌های کلان با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی

توسعه یک الگوریتم کارآمد برای شناسایی و استخراج الگوهای تکراری در داده‌های کلان با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک الگوریتم کارآمد برای شناسایی و استخراج الگوهای تکراری در مجموعه‌های بزرگ داده می‌پردازد. با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی، این الگوریتم قادر خواهد بود تا الگوهای تکراری را به طور سریع و دقیق شناسایی کند و از این طریق به تحلیل بهتر داده‌ها کمک نماید.

اهداف

تحلیل نیازهای کاوش الگو: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در کاوش الگوهای تکراری در داده‌های کلان.
طراحی الگوریتم: توسعه یک الگوریتم که بتواند به طور مؤثر و کارآمد الگوهای تکراری را شناسایی کند و زمان پردازش را کاهش دهد.
ارزیابی عملکرد الگوریتم: بررسی و ارزیابی دقت و کارایی الگوریتم طراحی شده در مقایسه با روش‌های موجود و تحلیل تأثیر آن بر روی کیفیت نتایج.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه کاوش الگوهای تکراری پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش آنها و تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند الگوریتم Apriori و FP-Growth بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به محققان و سازمان‌ها کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند، کارایی تحلیل داده‌ها را افزایش دهند و از اطلاعات استخراج شده برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنند.
با توجه به اهمیت روزافزون تحلیل داده‌ها در صنایع مختلف، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه داده‌کاوی و علوم کامپیوتر مورد استفاده قرار گیرد.