Data Stream Mining between Classical and Modern Applications A Review

التنقيب عن البيانات هي تقنية رائعة مع إمكانية كبيرة لمساعدة الشركات والمنظمات للتركيز على المعلومات الأكثر أهمية في البيانات التي جمعتها حول سلوك زبائنها والزبائن المحتمل انضمامهم. فهي تكتشف البيانات التي داخل المعلومات والتي لا تستطيع الاستعلامات والتقارير التقليدية أن تبينها. بشكل عام، التنقيب عن...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	al-Tarbiyah wa-al-ʻilm lil-ʻulūm al-insānīyah : majallah ʻilmīyah muḥakkamah taṣduru ʻan Kullīyat al-Tarbiyah lil-ʻUlūm al-Insānīyah fī Jāmiʻat al-Mawṣil Vol. 30; no. 5; pp. 30 - 43
Main Author:	آل عبدالعزيز، عمار ظاهر ياسين طه
Format:	Journal Article
Language:	Arabic English
Published:	الموصل، العراق جامعة الموصل - كلية التربية 01-12-2021 جامعة الموصل، كلية التربية للعلوم الصرفة College of Education for Pure Sciences
Subjects:	big data data stream mining mining algorithms البيانات الضخمة التطبيقات الإلكترونية التنقيب في البيانات الخوارزميات تكنولوجيا المعلومات علم الرياضيات وسائل الإتصالات
Online Access:	Get full text
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

Description
Summary:	التنقيب عن البيانات هي تقنية رائعة مع إمكانية كبيرة لمساعدة الشركات والمنظمات للتركيز على المعلومات الأكثر أهمية في البيانات التي جمعتها حول سلوك زبائنها والزبائن المحتمل انضمامهم. فهي تكتشف البيانات التي داخل المعلومات والتي لا تستطيع الاستعلامات والتقارير التقليدية أن تبينها. بشكل عام، التنقيب عن البيانات هي عملية تحليل للبيانات من مختلف وجهات النظر وتلخيصها إلى معلومات مفيدة - معلومات يمكن استخدامها لزيادة الإيرادات أو خفض التكاليف أو كلاهما. تنقيب البيانات يسمح للمستخدمين بتحليل البيانات من مختلف المديات أو الزوايا، وتصنيفها، وتلخيص العلاقات التعريفية. هناك أربع تقنيات للتنقيب عن البيانات: 1) التصنيف والانحدار، 2) العنقدة، 3) التنقيب في قوانين الارتباط، 4) الكشف عن الحالات الشاذة. أدى الاهتمام بمبدأ السرعة للبيانات الضخمة مؤخراً إلى جذب الكثير من الإيرادات في منطقة البحث من خلال التأثير المهم لهذا المبدأ على البيانات غالباً في كل قسم من أقسام الحياة؛ مثل الرعاية الصحية، سوق الأسهم، شبكات التواصل الاجتماعي، إلى أخرة. كثير من البحوث قامت بتحقيق مبدأ السرعة هذا من خلال التنقيب عن البيانات المتدفقة. أغلب بحوث التنقيب عن البيانات المتدفقة في الوقت الحالي تركز على تكييف الأصناف الرئيسة من الطرائق والخوارزميات والتقنيات المستخدمة للبيانات الثابتة للتعامل مع البيانات المتغيرة. هذا البحث يراجع بشكل واسع الأدبيات الحالية الموجودة في حقل التنقيب عن البيانات المتدفقة ويعرف وحدات العمليات الأساسية الموجودة وراء مختلف الخوارزميات الحالية. بحث المراجعة هذا مفيد ليس فقط للباحثين في تطوير أفكار بحثية قوية وإيجاد الثغرات في هذا الحقل بل كذلك يساعد المساهمين في حقل التنقيب عن البيانات المتدفقة وتطبيقات البيانات الضخمة.
ISSN:	1812-125X 2664-2530
DOI:	10.33899/edusj.2021.130093.1158