هدفنا من خلال هذه الدراسة في إطار المشروع الفصلي للسنة الرابعة إلى إلقاء الضوء على استرجاع الصور من مجموعة كبيرة بالاعتماد على محتوى صورة هدف , و قمنا بتدعيم هذه الدراسة بتطبيق ضمن بيئة الماتلاب لبرنامج بحث عن الصور المشابهة لصورة مدخلة .
و قد تركز
بحثنا على ميزتين هامتين يكاد لا يخلو منها أي نظام بحث عن الصور بالاعتماد على المحتوى و هما ميزتي الهيستوغرام اللوني و بنية الصورة texture , ووضحنا الخطوات التي يتم في ضوئها عملية الاسترجاع بدءاً من تحليل الصورة و استخلاص شعاع الواصفات الخاص فيها , و مطابقته مع أشعة الميزات الخاصة بالصور الموجودة في قاعدة البيانات ليتم ترتيب الصور بحسب مدى تشابهها من الصورة الهدف .
و تطرقت الدراسة إلى استخدام الفضاء اللوني HMMD كبديل للفضاء اللوني RGB لاستخراج واصفات البنية اللونية على اعتبار أنه نموذج لوني موجه بالمستخدم user oriented و بالتالي نضمن أن نحصل على نتائج أفضل ترضي المستخدم .
وقمنا بتدعيم الدراسة بعدد من الأشكال و الأمثلة و المخططات التي توضح محتوى الدراسة النظرية و ما قمنا بعمله في التطبيق ضمن بيئة الماتلاب .
The ability of data mining to provide predictive information
derived from huge databases became an effective tool in the hands
of companies and individuals، allowing them to focus on areas that
are important to them from the massive data generated
by the
march of their daily lives. Along with the increasing importance of
this science there was a rapidly increasing in the tools that produced
to implement the theory concepts as fast as possible. So it will be
hard to take a decision on which of these tools is the best to
perform the desired task. This study provides a comparison
between the two most commonly used data mining tools according
to opinion polls، namely: Rapidminer and R programming language
in order to help researchers and developers to choose the best suited
tool for them between the two. Adopted the comparison on seven
criteria: platform، algorithms، input/output formats، visualization،
user’s evaluation، infrastructure and potential development، and
performance by applying a set of classification algorithms on a
number of data sets and using two techniques to split data set: cross
validation and hold-out to make sure of the results. The Results
show that R supports the largest number of algorithms، input/output
formats، and visualization. While Rapidminer superiority in terms
of ease of use and support for a greater number of platforms. In
terms of performance the accuracy of classification models that
were built using the R packages were higher. That was not true in
some cases imposed by the nature of the data because we did not
added any pre-processing stage. Finally the preference option in
any tool is depending on the extent of the user experience and
purpose that the tool is used for
نتيجةً للتطور الهائل في العلوم والتكنولوجيا، والانتشار الواسع للإنترنت، باتت المعرفة البشرية في متناول كل شخص منا. لكن ومع هذا الكم الهائل من المعلومات، اصبح القارئ مشتتا بين مصادر عديدة تجعله يضيع في هذا الفضاء الواسع. انفجار المعلومات هذا تطلب وسائ
ل للسيطرة عليه تقوم بتنظيم هذه المعلومات وترتيبها تحت عناوين عريضة، وتتتبعها. من هنا بدء المجتمع التقني بالاتجاه نحو مجال جديد اطلق عليه اسم اكتشاف الموضوع وتتبعه.
يطبق هذا المفهوم بشكل واسع في مجال شبكات التواصل الاجتماعي، الاخبار، المقالات العلمية وغيرها الكثير. ففي مجال الاخبار كثيرا ما ترى آلاف وكالات الاخبار تبث عشرات الاف القصص الاخبارية حول نفس الحدث، ما دفع البوابات الاخبارية وفي مقدمتها Google news لتطبيق نظام اكتشاف للموضوع وتتبعه.
يعنى هذا النظام بمجموعة من المهام المعرفة من قبل منظمة DARPA، أولها مراقبة سيل من القصص النصية المتصلة لمعرفة الحدود الفاصلة بين كل قصة والاخرى، وتدعى تقطيع القصص، ثانيها مهمتها الاجابة على السؤال: هل تناقش قصتان معطاتان نفس الموضوع او الحدث؟ وتدعى اكتشاف الصلة. ثالثها معنية بمراقبة سيل من القصص لاكتشاف تلك التي تناقش موضوعا معرفا من قبل المستخدم، وتدعى بتتبع الموضوع. رابعها تهتم بالتعرف على القصص التي تناقش احداثا جديدة فور وصولها، وتدعى اكتشاف القصة الاولى. واخرها تدعى اكتشاف الموضوع، وهي مسؤولة عن فصل مجموعة من القصص المختلطة الى مواضيع، بدون اي معرفة مسبقة بهذه المواضيع، اي تجميع القصص التي تناقش موضوعا واحدا في نفس العنقود.
نعمل من خلال هذا المشروع على تطبيق المهام الاربع الاخيرة وتقييمها. يتم استلام القصص في الزمن الحقيقي، اجراء معالجة مسبقة عليها (معالجة لغوية وغير ذلك)، ثم يتم تمثيل القصص بشكل اشعة وتوزين كلمات كل قصة، يتم بعدها اختيار مجموعة كلمات لتمثيل القصة. اما تمثيل المواضيع فنختبر اشكالا مختلفة، كالتمثيل الشعاعي او التمثيل بالقصص وغير ذلك. نناقش خلال هذا المشروع ايضاً استخدام معايير مختلفة لتمثيل القصص وقياس تشابهها، ونختبر استخدام عنوان القصة وتاريخها كمميزات بالإضافة الى مجموعة الكلمات. كما ونتحدث عن منهج خاص بنا لتقييس التشابهات بين القصص والتخفيف من تأثير عمليات اختيار العتبات في النظام، ونعرض التحسينات المذهلة التي يبديها هذا المنهج، والتي تمكن من بناء نظام اكتشاف موضوع وتتبعه، دون القلق حول تحديد العتبة اطلاقا، والذي لطالما كان يمثل التحدي الاكبر لهذا النوع من الانظمة. نتحدث عن تطبيقنا لخوارزميات العنقدة الاكثر تطورا في مهمة اكتشاف الموضوع، ونعرض كيفية قيامنا بتعديل مصفوفة التجاذب في خوارزمية العنقدة الطيفية المطروحة واستخدام طريقة تقييس مختلفة تم تكييفها مع حالة نظامنا، والتي ادت الى تحسين اداء العنقدة من 0.89 الى 0.97 مقاسا على F-measure
أصبحت قضية استرجاع المعلومات في يومنا هذا من أهم القضايا والتحدّيات التي تشغل العالم كنتيجة منطقية للتطوّر التكنولوجي المتسارع والتقدم الهائل في الفكر الإنساني والبحوث والدراسات العلمية في شتى فروع المعرفة وما رافقه من ازدياد في كميات المعلومات إلى ح
دّ يصعب التحكم بها والتعامل معها.
لذا نهدف في مشروعنا إلى تقديم نظام استرجاع معلومات يقوم بتصنيف المستندات حسب محتواها إلا أن عمليّة استرجاع المعلومات تحوي درجة من عدم التأكد في كل مرحلة من مراحلها لذا اعتمدنا على شبكات بيز للقيام بعملية التصنيف وهي شبكات احتماليّة تحوّل المعلومات إلى علاقات cause-and-effect و تعتبر واحدة من أهم الطرق الواعدة لمعالجة حالة عدم التأكد .
في البدء نقوم بالتعريف بأساسيّات شبكات بيز ونشرح مجموعة من خوارزميّات بنائها وخوارزميّات الاستدلال المستخدمة ( ولها نوعان دقيق وتقريبي).
يقوم هذه النظام بإجراء مجموعة من عمليّات المعالجة الأوليّة لنصوص المستندات ثم تطبيق عمليات إحصائية واحتمالية في مرحلة تدريب النظام والحصول على بنية شبكة بيز الموافقة لبيانات التدريب و يتم تصنيف مستند مدخل باستخدام مجموعة من خوارزميات الاستدلال الدقيق في شبكة بيز الناتجة لدينا.
بما أنّ أداء أي نظام استرجاع معلومات عادة ما يزداد دقّة عند استخدام العلاقات بين المفردات (terms) المتضمّنة في مجموعة مستندات فسنأخذ بعين الاعتبار نوعين من العلاقات في بناء الشبكة:
1- العلاقات بين المفردات(terms).
2- العلاقات بين المفردات والأصناف(classes).
We offer in this approach the integration of search engines with filtering techniques, through the
dynamic relationship of hybridization between collaborative filtering and content based filtering in
order to solve the past limitations and improve
precision and recall of retrieved documents. The
approach uses Domain ontology model in the representation of user profile to reduce errors and
confusion resulting from consideration for user profile as a single entity, as well as taking advantage from
user activity for adaptation of user profile to reflect the state of user.
Through this study we will explain the application of data mining
and business intelligence using the data existed in the library of
the Arab International University. This data has been linked to the
data of the students on the academic system of
the university.
The study will also answer questions that affect the work of the
educational institution in general and the library in particular,
propose solutions to improve the work of the library and its
services, enhance library working methods, and specify indicators
related to the role of information resources in the educational
operation.
We present a method for automatic query expansion for cross-lingual information retrieval in the medical domain. The method employs
machine translation of source-language queries into a document language and linear regression to predict the retriev
al performance for each translated query when expanded with a candidate term.
Candidate terms (in the document language) come from multiple sources: query translation hypotheses obtained from the machine translation system, Wikipedia articles and PubMed abstracts. Query expansion is applied only when the model predicts a score for a candidate term that exceeds a tuned threshold which allows to expand queries with strongly related terms only.
Our experiments are conducted using the CLEF eHealth 2013--2015 test collection and show %seven source languages and also in the monolingual case. The results show
significant improvements in both cross-lingual and monolingual settings.
