%0 Journal Article %T رویکردی نوین به منظور کشف و تجزیه وتحلیل دانش پدیده های استثنایی با استفاده از داده کاوی %J مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند %I دانشگاه علامه طباطبائی %Z 2821-0964 %A عابسی, مسعود %A حاجی گل یزدی, الهه %A حسینی نسب, حسن %A فخرزاد, محمد باقر %D 2015 %\ 08/23/2015 %V 3 %N 12 %P 1-20 %! رویکردی نوین به منظور کشف و تجزیه وتحلیل دانش پدیده های استثنایی با استفاده از داده کاوی %K داده‌کاوی %K تئوری استثنائات %K تئوری اطلاعات %K الگوریتم یادگیری پایین به بالا %K پدیده های استثنایی %R %X   منطق یادگیری ازاستثنائات چالشی قابل توجه در حوزه داده­کاوی است. استثنائات پدیده­های نادری هستند که رفتاری مثبت و متفاوت از الگوهای اصلی و مورد انتظار موجود در پایگاه­داده از خود بروز می دهند. ایجاد چارچوبی کارا برای افزایش اطمینان به پدیده­های استثنایی در کشف دانش و یادگیری موثر از آن حائز اهمیت است. در این پژوهش، الگویی بر اساس تئوری استثنائات و تئوری اطلاعات ارائه شده است تا چالش‌های پیش­روی داده‌کاوی داده‌های استثنایی را برطرف نماید. نخست از تابع آنتروپی رنی برای شناسایی استثنائات استفاده و سپس با بکارگیری رویکرد یادگیری پایین به بالا بر مبنای الگوریتم پیشنهادی RISE ارتقا یافته، قوانین حاکم بر بروز رفتار استثنایی استخراج می­گردد. به منظور تعیین کارایی مدل پیشنهادی، کشف سهام استثنایی و یادگیری رفتار آن­ها مورد بررسی قرار گرفته است. از مجموع 1334 سهم مورد بررسی 36 سهم رفتار استثنایی داشته اند که رفتار آن ها در قالب سه قانون مشخص شده است. ارجحیت نتایج حاصل از مدل پیشنهادی نسبت به نتایج بدست آمده از بکارگیری الگوریتم­های معمول یادگیری بیانگرکارایی مدل ارائه شده است.  است.  %U https://ims.atu.ac.ir/article_1959_d5f70845afa5f84957d4a53cf8fd4464.pdf