کاربرد داده کاوی در کشف دانش پنهان میان داده های سامانه 137 شهرداری تهران
پایان نامه کارشناسی ارشد مدیریت امور شهری
118 صفحه
چکیده:
شهرداری یکی از کلیدی ترین سازمان هایی است که در ارائه ی خدمات شهری به شهروندان نقش مهمی ایفا می کند. این سازمان با به کار بستن دانش فن آوری اطلاعات و سیستم های مخابراتی و نیز توان متخصصان داخلی و مجرب در مدیریت شهری، سامانه ای را ایجاد نموده است که شهروندان را نسبت به محیط زندگی خویش وارد عرصه مدیریت می نماید و تلاش نموده امور شهری را با مشارکت فعال همین شهروندان به انجام رساند. از این رو می توان سامانه ی 137 را بانک اطلاعاتی دانست که داده های ارزشمندی در زمینه ی مسایل شهری در آن جای گرفته است.
اطلاعات حاصل از این سامانه، حاوی مطالب مفیدی در مورد خدمات ارائه شده به شهروندان است و می تواند به عنوان منبعی مهم و مناسب در انجام تحلیل های داده کاوی مورد استفاده قرار بگیرد. به عنوان نمونه با استفاده از این تحلیل ها می توان وقایع و مشکلاتی که ممکن است در آینده گریبان شهر را بگیرد پیش بینی کرد و آماده مقابله با این مشکلات شد.
در این تحقیق که از نوع تحقیقات کاربردی –توصیفی محسوب می شود، داده های سال 1389 سامانه 137 با استفاده از نرم افزار کلمنتاین 12 برای انجام فرایند داده کاوی مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از نتایج این تحقیق تعیین همگنی مناطق از منظر سامانه 137 با استفاده از تکنیک خوشه بندی به دو دسته است؛ که نشان می دهد مناطقی که در دسته دوم قرار گرفته اند آمادگی و آگاهی بیشتری برای برقراری ارتباط با سامانه دارند و میزان تماس بالاتر شهروندان این مناطق ارتباطی با مشکلات بیشتر آن ها ندارد.
هم چنین با استفاده از قوانین وابستگی ارتباط میان مشکلات، مناطق و نواحی مورد بررسی قرار گرفته است و مشخص گردید کدام نواحی در هر منطقه بیشتر مستعد بروز برخی مشکلات و معضلات شهری هستند که شهرداری می تواند با کسب آمادگی بیشتر از بروز آن جلوگیری نماید.
علاوه بر آن، نتایج به دست آمده، الگوهای جالبی را نیز در پیش بینی تعداد تماس های مربوط به آب گرفتگی و آب افتادگی یک منطقه بر اساس میزان بارش و یا تعیین وابستگی میان پیام های آب گرفتگی بین نواحی مختلف یک منطقه خاص به دست داد.
انتظار می رود نتایج به دست آمده در مدیریت مشکلات شهری و افزایش سطح رضایت مندی شهروندان موثر واقع شود.
کلمات کلیدی: مدیریت شهری، سامانه ی 137، داده کاوی، خوشه بندی، قوانین وابستگی، مدل خطی تعمیم بافته، شبکه عصبی
تحقیق جالب درباره ی داده کاوی و کشف قوانین وابستگی
با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند .
داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و... داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .