������  ·  ��������  ·  �����  ·  ���� ������  ·  ���� �����  ·  ���� 10

��� ����� ������


������� ��� �������
�
  • ��� 2000
    �
  • ��� 2001
    �
  • ��� 2002
    �
  • ��� 2003
    �
  • ��� 2005
    �
  • ��� 2006
    �
  • ��� 2007
    �
  • ��� 2008
    �

  • ������� ��������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �����
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �����
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ��������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ 10
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������ �������� �� ������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �������
    · Mygroups
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½
    · ï¿½ï¿½ï¿½ ������
    · Zulnews

    ������ �����

    ÇáÚÇã2002 ÇáÚÏÏ ÇáÑÇÈÚ
    [ �����2002 ����� ������ ]


    TopicidAndArticles
    ÊÑÔíÏ ÇáÏæÑíÇÊ ÚÈÑ ÇáÅäÊÑäíÊ ....... Ã.Ï. åÔÇã ÚÈÏÇááå ÚÈÇÓ����� �������� ��� ��������� ....... �.�. ���� ������� ����
    ÇÞÊÕÇÏ ÇáãÚÑÝÉ – ÊßäáæÌíÇ ÇáãÚáæãÇÊ æÇáÊÚÑíÈ ........ Ï.ãÍãÏ ãÑÇÑíÇÊí������ ������� � �������� ��������� �������� ........ �.���� ��������
    ÞæÇÚÏ ÇáÈíÇäÇÊ Úáì ÇáÇäÊÑäÊ æÇáÅÝÇÏÉ ãäåÇ ......... Ï.ÍÓÇäÉ ãÍí ÇáÏíä����� �������� ��� �������� �������� ���� ......... �.����� ��� �����
    ÇáÇÝÊÊÇÍíÉ : ÇáÚÑÈíÉ 3000 Ýí ÚÇáã ÈáÇ ÍÏæÏ���������� : ������� 3000 �� ���� ��� ����
    ÝåÑÓ ÇáÚÏÏ���� �����

    ������ �� ����� �����2000 ����� �����

     
    ���� �������: ����� ����� ���� ��� �������� ������ ������� �������ʓData Mining�
    ÇáÚÇã2007 ÇáÚÏÏ ÇáËÇäí
    ����� ����� ���� ��� �������� ������ ������� ��������“Data Mining”
     
    �.���� ���� �������
    �.���� ���� �������
    ��� ���� �������� ���� ���������
    ���� ������� ������� (������)
     
    ������
    ���� ����� ��� ������� ����� ���� �� ���� ���� ��� �� ����� ����� ��������ʡ ��� ����� ������� ������� ��� ������� ������ ������� �������� (Data (Mining ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ���� ��� ������ ������� ������� �� ���� ������� �� ������ �������� ������� �� ����� �������� ������� �� �������� ������� �������� �� ��� ������� ��� �� ������� �� �� ������ �������� ����� �������� ��������. ����� �� ������� ��� ������� ���� ��� ���� ������� ���� ����� �� ������� ��������� ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������� ������ ������� ���� ������.


    �������
    ��� ������� �� �������� ������� ���� ����� ��� ����� ��������� ������ �� ������ �������� ������� �� ������� �������� ��� ��������� ���� ���� �� ��� ��������. ��� ���� ������ �� �������� ��� ����� ����� ������� ����� ��� ������� ����������� ���� ��� �������� ������� �������� �� �������� ���������� ������ ������ ������ ������� ��� ������ ������� �������� Internet[8].
    �� ��� ����� �� ������ ������� ����� ���� �� ���� ������� ������ ���� ������ ������� ������ Data Mining ������� ������ Association Rule �Clustering Techniques ����� ���� ����� ����� �� ���� ���� ��� �� ����� ����� ��������� Software Engineering .
    �������
    ���������� ���� ��� ����� �� ���� �� ������� ����� ������ �� ��� ��������� ���� ������ �������� �� ������� ��������� ����� ���� ��������� ������ ������ ���� �������. ��� ������� ������ ���� ������ ������ ����� ��� ������� ����� ��� ����� �������� ����� ����� ����� ���� ������ ���� �� �������� ���� ������� ������� ������� ���� ����� ������� ������ ������� �� ��� ���� ���� ����� ����� ���� ����� ������� ������ ������� ����� �� ��������[16]. ���� ����� �������� ������� �� ������� ���� ������ ������� ��������� ���� ���� �� ��� �������� ���� ���� ������� �� ������ ������ �� ��������� �� ��� ������ �� ��������� �������� ������� �� ������ ����� ���� ������� �� �������  [ 5� 8 ].
    ��� ������� ����� ��� ���� ����� ������ ������ ������� ������ �� ���� ����� �������� ���� ���� ������ ������ ��� ��� ������ �� ��������� ������ ��� ����� �� ��� ������� �� ����� ��������� ���� ���� �� ����� �������� [12]. ������ ������ �� ����� ������� ���� ���� ������ ������� �� ������ �������� �������� ����� ����� ������� ���� ���� ��� ������ ��� ��������� ��� �� ���� ���� ����� ������� ������� Stop Word List. ��� ��� ������� ������ �� ���� ������� ����� ������� ���� ��� ������� ��������� �������� ������� ������� ����� ���� ����� ����� �������� ��� ������� ������ ��������� ������ �� ���� ������� [18 ].
     
    ���� (1) ���� ����� �������
    �������
    ������� ��������
    ������� �����
     
    ������� ��������
    ������� ������
    ��������
    ������ �� ��������� ������ ���� ������ ���������
    ������ ������� ��������� ������� ��� �������
    ������ ������� ��������� �������� ������� ������ �������� ������ �������
    �������
    ������ �� �������� ��������
    ��� ������ ������� ��������� ������� ��� ������� �� ���� �������
    ������� �������� �������� �� ����
    ��� �������
    ����� ���������� ��������� ��������
    ������� ������ ������� ��������� �� ���������
     
    ���� �������� �������� ������ ��������� ���������
     
    ������� �������� Data Mining (DM)
    ���� ����� ������� �������� Data Mining ����� ����� ��������� ������� �� ����� ������ ���� ��� ����� ����� ���� �������� ����� ������� ������� �� ������� ��� ��������� ������ �� Data Warehouses ������ ��� [6].
    ��� ���� ������� ����� ������� �� ������ ���� �� ������ �������� ���� �� ������ �������� ����� �� ������� ��� ������� �������� ���� ���� ����� ��� ��� ������� ����� ��������� ��������� [10].
    ����� ����� �� ������� �������� Data Mining �� ����� ������� ����� �������� �������� �������� ������ ����� ������ ���� ������� ����� �� ��� ������ ����� [9]. �� �� ����� ������� ������ ����� ����� �� �������� �������� ������ ���� �� ��� ���� ������� ��� ������ ����� ������ ��� ����[11].
    �������� �������� Data Mining �� ������� ������� �� ����� ������ ������� �� ����� �������� ���� ���� ��� ������� �������� ������� ��� ���������� ����� �� ��� ������ ����ǡ ������ ������ ������� �� ����� �������� ����� ����� �� ������� ���� �� ��� �������� ����� ��� ����� ������ ��� ������� ������ɡ[13�14] ����� ���� ��� ���� ������� :
    ·          ����� �������� Data Cleaning : ��� ����� ��� �������� ���� ����� ��� ����� ï¿½ï¿½ ����� Noise  ï¿½ï¿½ ������ ��������.
    ·          ����� ��������Data Integration  ï¿½ï¿½ï¿½ ������� ����� �� ���� ����� ������ ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������ ������� ����� ���� ������ �� ���� ����.
    ·          ������ �������� Data Selection  : �� ��� ������ɡ �������� �������� ������� �� ���� ���� ������� �� ������ ��������.
    ·          ��� �������� Data Transformation  : ��� ����� ��� �������� ���� �� �������� ��� ��� ����� �������� ����� .
    ·          ������� �������� Data Mining  : �� ��� ������� ���� ����� ����� ��� �������� ����� ����� ��� �������.
    ·          ����� ������� Pattern Evaluation  : ������� ���� ������� ���� ������� ���� ������� ��� �������� �������.
    ·          ����� ������� Knowledge Representation  : ��� ������� ������� �� ����� ������ ������� �� ����� �������� ��� ������� ���� ����� �������ϡ ��� ������� �������� ������ ������� ������ ������� �������� �� ��� ������ ����� ������� ��������. ������ (1) ���� ������� �������� ������
    �� ����� ������ ������� �� ����� �������� :
     
    ��� (1) ���� ������� �������� ������ �� ����� ������ ������� �� ����� ��������
     
    ����� �� ���� ������� �� �� ���ϡ ���� ���� ������ ���� ����� �� �� ����� ����� �������� ������ ����� �������� �� ������ ����� ����� �� ����� ����� ������ �������� �� ����� ��� ��������.[1� 3]
    ����� �������� Association Rule
    ����� �������� �� ��� �������� ������� �� ������� �������� Data Mining  ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �� ����� ������ ������� ������ ������ ��� ���� ����� ����� �� �������ʡ ��� ���� ������� �� �������� ������� ���� ���� ï¿½ï¿½ï¿½ ������ �������� ������� ��� ���� ������ ������ [3� 4].
     ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������ ���� large Item set  ï¿½ï¿½ ���� �������� ������� :
     Xè Y   ����� ����� ���� �������� ���� ��������

     
     ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½(clustering ):-
    ��� ����� ����� �������� ��� ������ �� ������� ������� ��� �������� ������� ��������� ï¿½ï¿½ï¿½ ������� �� ����� ��� ���� ��������.[9�7]
    Supervised Classification = Classification
                ��� ���� ������� ������.
    Unsupervised Classification = Clustering
              ��� �� ���� ������� � �������.
     
     
     
     
     
     

     

    ���(2) ���� ����� �������
    ������ �������
    ��� ����� ����� ������ ����� ������ ï¿½ï¿½ �������� ������ ������� �� ��� ����ʡ ��� ������� ����� �� ��� ������ ������ ����� �� ������� ������ ��������� ��� ���� ��� �������� �� ���� ������ �����.
     
    ������ ����� ������
    �� ����� ������� ������ �� ����� ������ :
    1- ��� ������
    ������ ������� ����� �� ������� ������ ����� �������� ����� ���������� �� ������ ���� ����� �������� �������� �� ���� ����� ��������� ������ ���������� ������� ����� �������� ����� �� ������ �������� ( ��� ������� )� ��� ���� ��������� �� ������ �������� �� ������� ������� ������ ��������� ���������� �� ��� ������.
    2- ��� ������
    ��� ������ ������� �� ������� ����� ����� �� ����� ��� (100 – 500) ����� ���� ��� ����� �� ����� ������� ������� ������� ���ɡ ����� ���� ������ ���� ������.[17]
    3- ��������� ������� ������ 
     ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������ ������� �� ����� ������� ������� ������� �������� ������ ������ ������ ����� ��������� �� ��� �������� ���������.
    ����� ������
     ï¿½ï¿½ ����� ������ ������� �������� ������ ������� �������� ������� ����� �������� ������ ������� ��������� ������� Large Item Sets ��������� ������� ���� ������� �������� ������ ��������� ���� ���. �� ������� �� ���� ����� ������ ��������� ������ �������� �������� ��� ������� ��� ����� ��������� �����ɡ ����� ���� ���������� ������ ����� :
     
     
    The General Algorithm
    Input: -    abstracts theses of software engineering (Text files (*.txt))
    Output: - tables that contain clustered items
     

     

    Step 1:-   Begin
    Step 2:- Build a Data Base that contains the flowing tables:
    1.                                        table- abstract
    2.                                        table- abbreviations
    3.                                        table-   belongs terms
    Step 3:- using Lexical analysis to eliminate stop word list
    Step 4:- set minimum support= 2;
    Step 5:- for each word find the frequency of it
    Step 6:- build a table that contain the words that grater or equal than two.
    Step 7:- call combinations algorithm to generate Token/Word table
    Step 8:- call Association -Rule algorithm to find lager item set
    Step 9:- using these item sets to cluster items into ( BT,NT) terms
    Step 10:- Display thesaurus 
    Step 11:- end.
     The combination algorithm
    Input: - table of word
    Output: - table of Phrase / word
    Step 1 :- Begin
    Step 2 :- i=0;
    Step 3 :- count= the no. of record of table word
    Step 4:- while i<= count do
                Begin
               Phrase =word i+ word i+1;
               Search Phrase into table- word
               If found then
                                   Begin
                                        Find its frequency
                                         Add it into table Phrase / word
                                         Combination (Phrase, I)
                                       End
                      Else
                          If i=count then add word into table token
                           I=i+1;
    Step 5:- End;
    Step6:- End.
    ����� ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½
    ����: �� ������� �� ���� ����� ������ ����� ������� ������ :
    1- ���� ����������    
    ����� ��� ������ �������� ������ �������� �������� ���� ���� ���� ������
    ��� (3) ���� ���� ���������� �� ����� ��������
    2- ���� ���������
    ����� ��� ������ �� ����� �� ����� ����� ��������� ���������
    ID, abbreviation, Term) (
    ��� (4) ���� ���� ���������
    3- ���� ��������� ��������
    ����� ��� ������ ��� �� ����� ����� ��� �� ��������� ���� ���� ������ ����� �� ( ��������� ������� ) :
     
     
     
     
     
     
    ��� (5) ���� ���� ��������� ��������
    4- ���� ������� ������
    ����� ��� ������ ��� �� ������ ���� ���� �� ������� ������͡ ��� ��� ������� �� ��� ���������.. ���
     
    ��� (6) ���� ������� ������
     ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ : ��� �������� �� ���� ����� ����� �������� ���� ��� �������� ������ :
    1- ������� ������� Lexical analysis
           �� ��� ������� ��� ����� �� ����� ���� ��� ������� ����� �� ���� �� ���� �� ����� �� ���� ����� ����� ������� ���������� ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ����������. ��� ���� ������ ��� ����� ����� �� ������� ���� ��� ��� ���� ����� ���� ������� ���� ���ա ��� ���� ������ “a”,”the”,”of” .. VB �������� ��� ������� �� ����������. ������� ����� ���� ���� ���������� ��� ������� ��� ������� ��� ��� ��� ���� ����� ������ ���� ��� ������� ����ɡ ��� �� ��������� �� ��� ��� ��� ������ ������� ������� ��������� ������ ��� ����
    ��� (7) ���� ���� ���������� ��� ������� ������� ��� ��������
     
    2- ���� �������
        �� ��� ������� �� ���� ������� ��� ����� ���� ����� �� ���� ���������� ��� ������� ������� ��� �������� Stop Word List ����� ���� ������� ��������� ��������:
    ��� (8) ���� ��������� ����������
     
    3- ���� ���� �������� – ������� Generate the Phrase / Word table
     ï¿½ï¿½ ������� combination algorithm �� ����� ��� ������ ���� ����� ��������� ��� ��� ������ �� ����� ������ �� ��������� :
    ��� (9) ���� ���� �������� - ���������
     
    4- ����� Generate the Transaction (TID)
               �� ����� Generate the Transaction (TID)�������� ���� ������ ��� Transaction ����� ������ ������� ������ ���� Transaction :
    ��� (10) ���� ���� ������ TID
    5- ����� ������� ��������� ������� Find Large item – sets
    �� ��� ������� �� ������� ����� �������� Association Rule  ï¿½ï¿½ ������ ��� ������� ��������� ������� ��������� �������� ������ :
     
    ���� ����� ��� ������ ����� :
     
    ��� (11) ���� ���� ��������� ���������� ������� Association Rule
     
    6- ����� ��������� Items Clustering
         ����� ������� ������� �� ����� �������� ������� ��������� ������� ������ ������ ������ ��������� �� ������� ����� Broad term (BT) �������� ���� Narrow term (NT)  ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������� Related term (RT)  ï¿½ï¿½ ���� ����� ������ (Miner Value) ����� 22%=2� ���� ���� ������ :
    Software Engineering = ABCD ��� ���� �� ��� ������� ���� ���� �������� ���� �� 2� ����� ������ʡ ������ ��� �� ��������� ������� �� ��� ����� ����� �� ���� �� ���� ��� ��� ����� ���� (BT) . �������� ������ ���� ����� ������� ���� ���� ��� ������ : 
    Ex 1: 
    BT      Software Engineering
    NT      Software Development
    RT      Life Cycle Development
    EX 2:
    BT       Software Development
     NT        Analysis
                   Design
                  Coding
                   Testing
                    Implementation
     
     
     

    Life Cycle Development
     
    BT      Software Engineering
    NT
    NT
    Software Development
    RT
    Design
     
    Analysis
     
    Testing
     
    Implementation
     
    Evaluation
     
    Coding
    NT
    Design
     
    Testing
     
     

     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     

    Software Engineering
    Ex3:

     

    Classical approach
    Object- Oriented-approach
    OOA
    OOD
    OOP
    Java
    Visual C++

     
                                                   
     
     
     
     
    �����������
     1- �� ���� ������� ��� ������� ������ ���� ������� ����� ��� ����� �������� ��������� ����� ��� ������ ������ ������� ���� ������.
    2- ���� ������� ��� ������ ������ ������� ��������� ��� ������ �����.
    3- �������� ��� ������� ���� ���� Web Thesaurus �� ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ����� ������� ����� ï¿½ï¿½ï¿½ Web.
    4- �� �� ������ �� ����� ���� ������ ������ ����� ��� �� ������� ��� ������� ���� �� ��� ���� ������ �� ������ ���� ��� ��������� ��������� �������.
    5- �� ������� �������� ������� ���� ������ �� ������ ������� ������� ��� �� ���� �� ���� ����ɡ �� ������ ���� �������� ���� �������� ������ ������� �������� Data Mining  ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �� ������� �������� ���� ���� ��� ������� ���� ������ ��� ��������� �������.
     
    �������
    1.        Agrawal R., Imielinski T., and Swami S., Mining Association rules between sets of items in large databases, Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, Washington, DC, May 1993.
    2.        Agrawal R.,and Ramakrishnan Srikant, Fast algorithms for mining association rules , in proceeding of 20th lntl, conf. on Vary Large Data Base (VLDB'94),pages 487-499, Santiago de Chile ,sptermber,1994.
    3.        Alaa H. Al-Hamami, abass F Kader ,Hussein K.Al-khefaji,"Desgin and Implementation of Genenrate of large Dense, or sparce Database to test Association rules Miners" (selected reachers papers), Scientific journal of Fedration of Arab Scintific Research Council, 2002.
    4.        Alaa H. Al-Hamami, abass F Kader ,Hussein K.Al-khefaji, "a new Approach for mine negative association rule", journal of Al-Rafiaden Uni. Coll,No, 10,10,2002.
    5.        Chung, Yi-Ming, William M. Pottenger, Bruce R. Schatz. Automatic Subject Indexing Using an associative Neural Network. available at :  http://www.canis.uiuc.edu/
    6.        D. Zhang and F. Currim, Data Mining. Technical report, 1996.
    7.        DAVID M. ROCKE AND JIAN DAI, “ Sampling and Sub Sampling for Cluster Analysis in Data Mining: With Applications to Sky Survey Data, Center for Image Processing and Integrated Computing, University of California, ,2003.
    8.        Devadason, F. J. Generation Of Thesaurus In Different Languages A Computer Based System (PDF) available at:http://portal.acm.org
    9.        Marco BOTTA , “Clustering Techniques ”,Dipartimento di Informatica Universitàdi Torino,www.di.unito.it/~botta/didattica /clustering.html,2003.
    10.    Michael J. A. Berry and Gordan S. Linoff, Mastering Data Mining. John Wiley & Sons, Inc, 2000.
    11.    P. Adriaan and D. Zanting. Data Mining. Addison-Wesley: Harlow, England, 1996.
    12.    Tulic, Martin. Automatic indexing available at:http:// www.anindexer.com
    13.    Two Crows Corporation. Introduction to Data Mining and knowledge
    14.    U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro,P. Smyth, & R. Uthurusamy, Advance in Knowledge Discovery & Data Mining. Cambridge, MA (The AAAI Press/The MIT Press), 1996.
    15.    Wei Wang,” Clustering”, COMP 290-90, UNIVERSITY of NORTH CAROLINA atCHAPEL HILL, Fall 2003.
    16.��������� ����. �������� ������� ���������. ����� : ����� ������� ����� ������ ���������ʡ1995. � 83-88.
    17- ��������� ����. ���� ����.�85
    18-  ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½Ñ¡ï¿½ï¿½.����ϡ��� ��.�����.������� ������� ��������ʡ ����� ���� ���� . �3 (����� ������).- ������ : ����� ����� ��� ������ɡ1997. � 360   
     
    ���� ��� Wednesday, February 27 ������ onmyeye
     
    ����� ��� ���
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ��� �����2007 ����� ������
    · ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ ������ onmyeye


    ���� ���� ����� �� �����2007 ����� ������:
    ��� ����� ������ �� ����� ������� �������� ��� �����


    ����� ������
    ������: 0
    �������: 0

    ������ ����� ��� ������:

    ããÊÇÒ
    ÌíÏ ÌÏÇ
    ÌíÏ
    ÚÇÏí
    ÑÏíÆ


    ������

     ÕÝÍÉ ááØÈÇÚÉ ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ �������


    �������� ��������

    ÇáÚÇã2007 ÇáÚÏÏ ÇáËÇäí

    ��������� ������ ��������. ��� ��� ������ �� �������.

    ������� ��� ����� ������, ������ �������
    ÇáÃÎÈÇÑ ÇáãäÊÏíÇÊ
    PHP-Nuke Copyright � 2005 by Francisco Burzi. This is free software, and you may redistribute it under the GPL.
    ����� ���� ��