تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : التنقيب في البيانات الكبيره Big Data Knowledge Mining   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : نعيش اليوم في عصر البيانات الكبيرة (BD). وفي ظل تصاعد جمع البيانات الكبيرة وتطبيقاتها , أصبحت قدرة أدوات ووسائل البرمجيات الحالية لادارة وتنفيذ هذه التطبيقات أقل . الحجم ليس هو السمة الوحيد التي تحدد البيانات الكبيرة، ولكن أيضا السرعة والتنوع والقيمة هي أيضا من مميزات البيانات الكبيره. يوجد العديد من الموارد التي تحتوي على بيانات كبيره و التي ينبغي معالجتها. فنجد مثلا البحوث الطبية الحيوية وهي واحده من بين العديد من المجالات الغنيه بالبيانات و تخفي الكثير من المعرفة. Medline عبارة عن قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على العديد من الاوراق البحثية الطبية, والتي لا تزال مصدر غير مستغل إلى حد كبير للحصول على المعلومات الطبيه البيولوجية. اكتشاف المعرفة المفيدة من مثل هذا المورد الضخم يؤدي إلى حل مشاكل مختلفة تتعلق بنوع المعلومات المتعلقه ببعض المفاهيم والعلاقة الدلالية المرتبطة بها. في هذه البحث العلمي تم اقتراح نموذجا من مستويين لإستخراج العلاقة بين الكاينات الطبيه كالامراض وعلاجاتها من قاعدة بيانات MEDLINE , باستخدام قاعدة المعرفة للغات الطبية (UMLS). ويستخدم هذا النموذج نهج الإشراف الذاتي لاستخراج العلاقات (RE) من خلال بناء نماذج التدريب المتطورة باستخدام معلومات من . UMLS وفي هذا لنموذج تم استخدام تكنولوجيا البياتات الكبيره Spark مع تقنيات متعدده لإستخراج البيانات, بالإضافة إلى نظام تعدد الوكلاء. يظهر النموذج نتيجة أفضل بالمقارنة مع الانظمة الحاليه في نفس المجال.  المشرف : د. كمال منصور جمبى  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1438 هـ 2016 م  المشرف المشارك : د. ميسون فؤاد ابوالخير  تاريخ الاضافة على الموقع : Wednesday, January 11, 2017  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني هـــــدى عــــمر بانقيطه Banuqitah, Huda Umar باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  39572.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث