تقنيات تحليل وتعدين المعلومات لشبكات التواصل الاجتماعى (بــأستخدام الــعنقـدة)

Abstract

المستخلص إن استخدام تقنيات التنقيب في البيانات يوفر للمؤسسات في جميع المجالات القدرة على الاستكشاف و التركيز على أهم المعلومات في قواعد البيانات، كما تركز تقنيات التنقيب في البيانات كذلك على بناء التنبؤات المستقبلية و استكشاف السلوك و الاتجاهات مما يسمح باتخاذ القرارات الصحيحة و اتخاذها في الوقت المناسب.أستخدمت خوارزمية فى العنقدة من أهم الخوارزميات المعروفة في مجال العنقدة هي (K_Means). تم استخدام منهج الوصف التحليلى مع منهجية تحليل وتصميم النظم عبر دورة حياة تطور النظم. يهدف البحث الى ايجاد العدد الصحيح للعناقيد التى تلائم مجموعة البيانات تحت الاختبار. فى هذا البحث تم عرض اجراء لتقييم نتائج خوارزيمات العنقدة فى مجموعة البيانات تساهم فى تحصيل أفضل تجزئة لمجموعة البيانات.تم تقييم الوثوقية للمؤشرات المختارة عمليا ، استناداَ الى خوارزيمية العنقدة المطبقة على مجموعة بيانات حقيقية. ومن أهم النتائج الاتى : كفاءة خوارزيمية (K_Means) التى تم تطبيقها على مجموعة من السجلات (500) سجل من قروبات الواتس اب (WhatsApp) بغرض تحليلها وتعدينها. امكانية تدريب خوارزيمية (K_Means)على مجموعة من السجلات تفوق التى تناولها الباحث. ومن اهمالتوصيات الاتى : تطبيق الدراسة باستخدام لغة الجافا او اى لغة برمجة اخرى. استخدام خوارزميات اخرى غير ال(K_Means) لدعم التنقيب عن البيانات فى مواقع التواصل الاجتماعى وتحديط اكثرها فعالية.

ABSTRACT The use of data mining techniques gives organizations in all fields the ability to explore and focus on the most important information in databases. Data mining techniques also focus on building future predictions and exploring behavior and trends, allowing for the right decisions to be taken in a timely manner. An algorithm was used in the clustering of the most important algorithms known in the field of clustering is (K-means). The analytical description approach was used with systems analysis and design methodology across the life cycle of systems development. The aim of the research is to find the correct number of clusters that fit the data set under the test. In this study, a procedure was presented to evaluate the results of cluster algorithms in the data group, which contributes to the best collection of data collection. The reliability of the selected indicators was evaluated in practice, based on the K_Means applied to a real data set. The reliability of the selected indicators was evaluated in practice, based on the K_Means applied to a real data set.The most important results are: K_Means applied to a set of records (500) records from WhatsApp members for analysis and mining. The ability to train the (K_Means) on a set of records beyond the researcher. The following are the most important recommendations: Application of the study using the language of Java or any other programming language. Use algorithms other than K_Means to support data mining in social media sites and to reduce the most effective ones