پروپوزال توسعه یک روش بهینه برای خوشه‌بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی و تحلیل احساسات

پروپوزال توسعه یک روش بهینه برای خوشه‌بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی و تحلیل احساسات

پروپوزال توسعه یک روش بهینه برای خوشه‌بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی و تحلیل احساسات، به بررسی و طراحی روشی می‌پردازد که می‌تواند به طور مؤثر متون فارسی را خوشه‌بندی کند. با توجه به رشد روزافزون داده‌های متنی و نیاز به تحلیل دقیق‌تر محتوا، این تحقیق می‌تواند به شناسایی الگوهای موجود در متون کمک کند و به تصمیم‌گیری‌های بهتر منجر شود.

توضیحات:

– هدف: این تحقیق به دنبال طراحی و پیاده‌سازی یک روش بهینه برای خوشه‌بندی متون فارسی است. که از الگوریتم‌های ژنتیکی بهره می‌برد تا کیفیت خوشه‌ها را در تحلیل احساسات بهبود بخشد.

– روش‌شناسی:
– جمع‌آوری داده‌های متنی فارسی شامل نظرات و ارزیابی‌های کاربران در زمینه‌های مختلف.
– استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی برای تعیین بهترین ویژگی‌ها و پارامترها در فرآیند خوشه‌بندی.
– تحلیل احساسات متون با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و خوشه‌بندی متون بر اساس احساسات مثبت و منفی.

– کاربردها: این مدل می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند تحلیل نظرات مشتریان، بررسی احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی، و تحلیل محتوای رسانه‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

– نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند دقت و کارایی خوشه‌بندی متون فارسی را افزایش دهد. و به شناسایی بهتر الگوهای احساسی در داده‌های متنی کمک کند.

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