پديد آورنده :
شمسي ن‍‍‍ژاد بابكي، پيروز
عنوان :
كنش كاوي با استفاده از ساختارهاي علي
محل تحصيل :
اصفهان: دانشگاه صنعتي اصفهان، دانشكده برق و كامپيوتر
صفحه شمار :
ده،127ص.: مصور،جدول،نمودار
يادداشت :
ص.ع.به فارسي و انگليسي
استاد راهنما :
محمد حسين سرائي
استاد مشاور :
عبدالرضا ميرزايي
توصيفگر ها :
قوانين كنشي , قوانين علي , شبكه هاي علي
تاريخ نمايه سازي :
11/4/93
استاد داور :
محمدعلي منتظري، محمدعلي نعمت بخش
دانشكده :
مهندسي برق و كامپيوتر
كد ايرانداك :
ID638 دكتري
چكيده فارسي :
چكيده در بسياري ز كاربردهاي د ده كاو ي هدف نهايي خود د نش نمي باشد بلكه ستفاده ز آن م ي باشد مدلها و لگوهايي كه توسط ر وشها ي د ده كاوي ستخر ج ميشوند غلب نياز به ميز ن زيادي پس پرد زش د رند تا قابل ستفاده توسط كاربر نهايي شوند به عنو ن مثال در مسئله تشـخيص ترك يك شركت د دهكاوي ممكن ست مدل ي ر ئه دهد كه پيشبيني كند كد م مشتريان حتما قر رد د خود ر فسخ خو هند لا ـ كرد ما شــركتها تنها علاقه ند رند كه بد نند چه كســ ي شــركت آنها ر ترك م يكند بلكه نياز د رند بد نند كه چگونه مي تو نند مانع نجام ين كار توسـط مشـتر ي شـوند بنابر ي ن مدلها و لگوها بايسـتي به سـمت د نش كنشمند بروند منظور ز د نش كنشمند د نشي ست كه ز ـ ـ ـ ـ ـ قـابليت عمال بالايي در د منه مربوطه برخورد ر ميباشـــد كنشكاو ي يكي ز زيرشـــاخههاي حوزه كاوش د نش كنشمند ميباشـــد كه ـ ميتو ند د ده كاوي ر و رد يك مرحله جديد ز حيات خود كند و آن ورود هرچه بيشتر د دهكاوي در كاربردهاي عملي ميباشد در حال حاضر روشهاي معدودي بر ي كنش كاوي پيشنهاد شده ست كه همگي مبتن ي بر مدلهاي پيشگو در د دهكاوي هستند كه ز درون د دهها يادگرفته ميشــوند و ســپس با ســتفاده ز آنها ثر كنشــهاي مختلف تخمين زده شــده و در نهايت كنشــها ي با ثر مطلو پيشــنهاد ميشوند يك مشكل عمده ين رويكرد ين م ي باشد كه مدلهاي پيشگو لز م رو بط ع ي و معلولي بين وروديها و خروجيهاي خود ر نشان ل نميدهند در حاليكه بر ي يجاد تغيير در مقد ر يك خصــيصــه بايد ز طريق علل آن خصــيصــه تغيير ر يجاد كرد ين مســئله مي تو ند كنشهاي كشف شده توسط روشهاي موجود كنشكاو ي ر غير كاربردي كند در ين رساله ما يده كنش كاوي مبتني بر رو بط ع ي و معلولي ر ر ئه كرده يم بر ي ين منظور بتد روش CREAM معرفي شده ست ل كه سـعي ميكند ز درون شبكه ع ي حاكم بر متغيرهاي سيستم موثرترين كنش ر بر ي هر نمونه دلخو ه ستخر ج كند درون CREAM ل ـ ز مفاهيم مربوط به حسا مد خلات در شبكه هاي ع ي سود برده يم كه كمك مي كنند ثر يك كنش ر بدون عمال آن در دنياي و قعي ل تخمين بزنيم ز آنجا كه در كاربردهاي عملي هميشــه شــبكه لي در دســت نم يباش ــد ما يك روش ديگر به نام ICE CREAM ر ئه ـ ـ ع ـ كرده يم كه تنها به د دهها ي صـرف مشـاهده شده كه در سيستمها ي متد ول در ختيار م يباشند نياز د رد ين روش بتد شبكه ع ي حاكم بر ل ـ ـ سـيســتم ر ز درون د دهها سـتخر ج كرده و س ـپس ز شبكه يادگرفته شده كه تخميني ز شبكه ع ي حقيقي حاكم بر سيستم ميباشد بر ي ل ـ ـ كشف كنشها ستفاده ميكند ما همچنين يك نسخه ز ICE CREAM با عنو ن MC ICE CREAM ر نيز پياده ساز ي كرده يم كه ز روش مونت كارلو بر ي تخمين ثر كنشـها ز روي شــبكه ع ي سـتفاده ميكند همينطور در ينجا يك روش جديد بر ي كشف قو نين لـ ـ كنش ـي با ستفاده ز شبكه هاي ع ي ر ئه كرده يم روش ر ئه شده CARE در مقايسه با روشهاي مشابه موجود كه ز مدلهاي پيشگو بر ي ل ـ ستخر ج قو نين كنشي ستفاده ميكنند ز شبكه ع ي ستفاده ميكند ز ين رو قو نيني كه با ستفاده ز ين روش بدست ميآيند ز قابليت ل عمال بالايي در كاربرد مورد نظر برخورد ر خو هند بود پس ز پياده ســازي روشــهاي ر ئه شــده آنها ر بر رو ي د دههاي بدســت آمده ز ســه نوع شــبكه عل ي آزمايش كرده يم شــبكهها ي ع ي ل حقيقي مصنوع ي و تصادفي نتايج بدست آمده نشان ميدهند كنشهايي كه توسط روشهاي ICE CREAM و MC ICE CREAM توليد مي شوند نسبت به روشهاي موجود با حتمال بيشتري خصيصه هدف ر تغيير خو هند د د همچني ن نتايج تاييد ميكنند در مو رد ي كه شبكه ع ي در دسترس نميباشد روش ICE CREAM ميتو ند با دقت بالايي روش CREAM ر تخمين بزند ل
چكيده انگليسي :
Mining Actions Using Causal Structures Pirooz Shamsinejadbabaki p shamsinejad@ec iut ac ir 2014 5 17 Department of Electrical and Computer Engineering Isfahan University of Technology 84156 83111 Isfahan IranMohammad H Saraee saraee@cc iut ac irHendrik Blockeel hendrik blockeel@cs kuleueven beAbdolreza Mirzaei mirzaei@cc iut ac irMohammad A Khosravifard khosravi@cc iut ac ir Electrical and Computer Engineering Department Isfahan University of Technology Isfahan Iran Department of Computer Science KU Leuven Leuven Belgium Electrical and Computer Engineering Department Isfahan University of Technology Isfahan Iran AbstractIn many business contexts the ultimate goal of knowledge discovery is not the knowledge itself but putting it touse Models or patterns found by data mining methods often require further post processing to bring this about Actions and Action rules are two types of knowledge that suggest some changes in object properties to gain aprofit in corresponding domain Currently action mining methods rely on predictive models obtained through data mining to estimate the effectof certain actions and finally suggest actions with desirable effects A major problem with this approach is thatpredictive models do not necessarily reflect a causal relationship between their inputs and outputs This makesthe existing action mining methods less reliable In our dissertation we ve introduced action mining based oncausal structures First we ve proposed CREAM which can learn actions from a Causal Network then ICE CREAM a novelapproach to action mining that explicitly relies on an automatically obtained best estimate of the causalrelationships in the data and finally CARE an action rule extracting method using Causal Networks Experimentsconfirm that proposed methods perform much better than the current state of the art in action mining Key WordsAction Mining Action Rules Causality Causal Networks Causal Rules Introduction Data Mining DM emerged as a response to the need of extracting understandable andultimately useful patterns from large databases The large majority of data mining methodsfocuses on extracting patterns or models that summarize the data When the final goal of thedata mining effort is to help business experts with decision making such patterns or modelsare often not useful without a considerable amount of extra work by domain experts The morewe can narrow the gap between the patterns mined and the knowledge required to makedecisions the more effectively data mining can be used in real life problems Action rulemining is motivated by this observation
استاد راهنما :
محمد حسين سرائي
استاد مشاور :
عبدالرضا ميرزايي
استاد داور :
محمدعلي منتظري، محمدعلي نعمت بخش
