ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







أدوات التنقيب عن البيانات مفتوحة المصدر : دراسة تحليلية تقييمية

العنوان بلغة أخرى: Data Mining Tools Open Source : Analytical Evaluation Study
المصدر: مجلة جامعة طيبة للآداب والعلوم الإنسانية
الناشر: جامعة طيبة - كلية الآداب والعلوم الإنسانية
المؤلف الرئيسي: سيد، أحمد فايز أحمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج5, ع10
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2016
التاريخ الهجري: 1437
الصفحات: 792 - 865
DOI: 10.12816/0032954
ISSN: 1658-6662
رقم MD: 773730
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex, AraBase
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Weka | Tangra | Rattle | Orange | KNIME | Web Mining | Information Mining | Data Mining | Bibliomininig | RapidMiner | التنقيب الببليوجرافي | التنقيب عن البيانات | التنقيب عن الويب | التنقيب عن المعلومات
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

649

حفظ في:
المستخلص: لقد ظهر مع التنقيب عن البيانات أدوات وبرمجيات تساعد في التنقيب عن الكم الهائل والمتزايد من البيانات للوصول إلى المعرفة في قواعد البيانات المختلفة، وتيسر هذه الأدوات العمل على معظم التخصصات العلمية ومنها علوم المكتبات والمعلومات. لذا تهدف هذه الدراسة إلى دراسة ماهية التنقيب عن البيانات ومهامه وتطبيقاته، وتحليل أدوات التنقيب عن البيانات مفتوحة المصدر وتقييمها، ومن ثم عقد مقارنة بين أدوات التنقيب عن البيانات مفتوحة المصدر. وتوصلت الدراسة للعديد من النتائج أهمها: هناك مزية يتصف بها بعض الأدوات والتي تتضح من خلال الاستخدام وهي توفير نموذج السحب والإفلات أثناء عملية التركيب والبناء للتنقيب عن البيانات وهي تتوافر بأربع أدوات KNIME، Orange، Weka،Rapid Miner .

There are tools and software accompany with data mining to help in the exploration for and the huge amount of data increasing access to knowledge in different databases, and facilitate these tools work on most of the scientific disciplines, including the library and information science. Therefore, this study aims to study the nature of data mining, functions, applications and analysis and evaluation tools of open source data, and then make a comparison between prospecting for open source data tools. The study found many results and the most important results are: Four tools are characterized with drag and drop form: KNIME, Orange, Weka, Rapid Miner.

ISSN: 1658-6662