پروژه چارچوبی برای پروژه‌های جمع سپاری با تکنیک‌های داده‌کاوی در داده‌های عظیم با PHP و HTML

عنوان کامل پروژه:

پروژه چارچوبی برای پروژه‌های جمع سپاری با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی در داده‌های عظیم با استفاده از زبان‌های برنامه نویسی PHP و HTML

جمع سپاری (Crowdsourcing) یکی از شاخه های بسیار نوین تحقیقاتی در حوزه مهندسی نرم افزار و محاسبات است. در این راهکار از توانایی های هوش انسانی (Human Intelligence) برای انجام محاسبات بسیار سنگین و پیچیده (غیرساخت یافته) که توسط روش های کاملا الگوریتمیک قابل انجام نیست، استفاده می شود. برای این منظور ابتدا یک مساله بسیار بزرگ و پیچیده (Complex-Task) طی چند مرحله به چندین زیرمسئله ساده و کوچک (Micro-Task) شکسته می شود. سپس این زیر مسئله ها با استفاده از یک پلتفرم ویژه در اختیار Crowd قرار می گیرد و بعد از انجام محاسبات مورد نیاز، پاسخ های ارائه شده یکپارچه سازی (Integrated) شده و بعد از حذف تاثیرات کاربران بدخواه (Malicious Users) نتایج نهایی در اختیار کاربران قرار می گیرد. در این پژوهش با استفاده از تکنیک های داده کاوی (خوشه بندی و کشف ناهنجاری) چارچوبی را برای پروژه های جمع سپاری معرفی می کنیم که برای تحلیل مسائل محاسبانی در حوزه داده های عظیم قابل استفاده خواهد بود. مسئله ای که با استفاده از روش های کاملا الگوریتمیک به هیچ وجه قابل انجام نبوده و پیچیدگی الگوریتم و محدودیت‌های زمان و حافظه مانع از عملکرد صحیح این روش‌ها خواهد شد. همچنین در این پژوهش سه قطعه کد با عناوین: Simulation-Input، Simulation-Initial و Simulation-Run (مجموعا در حدود 1800 سطر کد) توسعه داده شده است که امکان شبیه سازی چارچوب پیشنهادی را در یک محیط تحت وب با استفاده از زبان های برنامه نویسی PHP و HTML و همچنین پایگاه داده های MySQL فراهم می کند. الگوریتم های یاد شده در جهت حل سه مسئله اساسی در حوزه جمع سپاری به شرح ذیل توسعه یافته اند: (1) شناسایی کاربران بدخواه با استفاده از تحلیل پاسخ های ارائه شده در حین عملیات جمع سپاری، (2) کم کردن تاثیر عملکرد کاربران بدخواه با استفاده از یک روش مکانیزه و تعیین Measure، Metric و Indicator برای اعمال محدودیت های مورد نیاز در فرآیند جمع سپاری، (3) ارائه یک روش سیستماتیک برای یکپارچه سازی پاسخ های دریافت شده از کاربران با توجه به سوابق فعالیت های قبلی و استفاده از یک روش وزن دهی داینامیک برای رسیدن به نتایج بهینه. با شبیه سازی چارچوب پیشنهادی و تحلیل نتایج مشخص می شود که با استفاده از الگوریتم های مشخص شده هر سه هدف فوق در 4 یا حداکثر 5 بار تکرار الگوریتم های پیشنهادی بر روی مجموعه داده های فرضی، با هر ترکیبی از کاربران (با دقت، معمولی، کم دقت، بدخواه) و هر ترکیبی از فعالیت ها (آسان، متوسط، دشوار)، حاصل می شود. یعنی در 4 یا حداکثر 5 بار اجرای الگوریتم های پیشنهادی: (1) کاربران بدخواه با استفاده از مقادیر و شاخص های تعیین شده شناسایی می شوند، (2) تاثیر عملکرد کاربران بدخواه با استفاده از یک مکانیزم وزن دهی دینامیک بر روی نتایج نهایی محدود می شود، (3) و در نهایت با معرفی یک مکانیزم یکپارچه سازی پاسخ های دقیق در 4 یا حداکثر 5 تکرار، به سمت پاسخ صحیح نهایی همگرا می شود.


آنچه در این کد خواهید آموخت:

1- نحوه یکپارچه سازی پاسخ های دریافتی از Crowd با پروفایل و سوابق متفاوت

2- نحوه شناسایی کاربران بدخواه (Malicious Users) با توجه به نوع عملکرد

3- نحوه مقدار دهی اولیه جداول مربوط به Dimension های Crowd

4- نحوه اعمال ورودی های مورد نظر کاربر برای شروع فرآیند Crowdsourcing

5-  نحوه اجرای کدهای Crowdsourcing برای محاسبه مقدار نهایی پاسخ

6- نحوه اجرای کدهای Crowdsourcing برای شناسایی کاربران بدخواه

7- معرفی Measure ها، Metric ها و Indicator های تعریف شده در این حوزه


نکات و الزامات:

1- راهکار ارائه شده یک راهکار مبتنی بر وب است که با استفاده از زبان PHP و پایگاه داده های MySQL توسعه داده شده است.

2- ورودی هایی که باید توسط کاربر تعیین شود به شرح ذیل معرفی می شود:

2-1 تعداد Task های قابل ارائه به Crowd در هر بار اجرای کد

 2-2 تعداد Task های Easy، Normal و Hard با درجه سختی متفاوت

2-3 تعداد Crowd های انجام دهنده Task در هر بار اجرای کد

2-4 تعداد Crowd های Accurate، Ordinary، Sloppy و Malicious

۳- اتمام هر Task با معرفی Threshold «تعداد پاسخ» و یا «دقت نهایی» تعیین می شود.

۴- اطلاعات Crowd و Task بعد از هر بار Run  در پایگاه داده MySQL به روز رسانی می شود و در اجراهای بعدی مقادیر به روز رسانی شده استفاده می شود.



مشخصات کلی
تعداد صفحات72
حوزه تخصصی رشته 1داده کاوی
تعداد صفحات محصول60-80
نمودارهای خروجیدارد
زبان برنامه نویسی
زبان برنامه نویسی اولPHP
زبان برنامه نویسی دومHTML
زبان برنامه نویسی سومMySQL

نظر بدهید

توجه: HTML ترجمه نمی شود!
    بد           خوب

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Aliquam iaculis egestas laoreet. Etiam faucibus massa sed risus lacinia in vulputate dolor imperdiet. Curabitur pharetra, purus a commodo dignissim, sapien nulla tempus nisi, et varius nulla urna at arcu.Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Aliquam iaculis egestas laoreet. Etiam faucibus massa sed risus lacinia in vulputate dolor imperdiet. Curabitur pharetra, purus a commodo dignissim, sapien nulla tempus nisi, et varius nulla urna at arcuLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Aliquam iaculis egestas laoreet. Etiam faucibus massa sed risus lacinia in vulputate dolor imperdiet. Curabitur pharetra, purus a commodo dignissim, sapien nulla tempus nisi, et varius nulla urna at arcu. 

پروژه چارچوبی برای پروژه‌های جمع سپاری با تکنیک‌های داده‌کاوی در داده‌های عظیم با PHP و HTML

  • تولید کننده: میثم نظریانی
  • شناسنامه: CM2-1009
  • موجودی: در انبار
  • زبان برنامه نویسی: PHP
  • زبان برنامه نویسی 2: HTML
  • زبان برنامه نویسی 3: MySQL
  • سریال برنامه: CM2-1009
  • سفارش دهنده: مارکت کد
  • فایل معرفی محصول: لینک
  • 189,750تومان

برچسب ها: جمع سپاری, داده کاوی, داده های عظیم, الگوریتم, کاربران بدخواه, یکپارچه سازی, PHP, HTML, پایگاه داده MySQL, مکانیزم وزن دهی, خوشه بندی

مقالات مرتبط