TY - JOUR ID - TI - Decision Tree, Naïve Bayes and Support Vector Machine Applying on Social Media Usage in NYC / Comparative Analysis تحليل ومقارنة لتطبيقات تقنيات التصنيف على مستخدمي وسائل الاعلام الاجتماعية AU - Ahmed Burhan Mohammed احمد برهان محمد PY - 2017 VL - 22 IS - 9 SP - 94 EP - 99 JO - Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة SN - 18131662 24151726 AB - Data mining and classification are most research idea that used in many topics by researchers. This study presents the comparison of three algorithms for classifications such as (Decision Tree, Naïve Bayes and Support Vector Machine), applying for social media usage dataset by NYC, to get the best result of the classification algorithm that can classify the instances according to the platforms. The final result of this research refer to the Support Vector Machine returned the best result among these techniques.

ان استخراج البيانات وتصنيفها من أكثر الافكار التي تستخدم في العديد من الموضوعات من قبل الباحثين. في هذا البحث نقدم ثلاثة خوارزميات تصنيف البيانات وهي (شجرة القرارات، السذاجة بايز ودعم الة المتجهات) على مستخدمي وسائل الاعلام الاجتماعي في مدينة نيويورك للحصول على أفضل نتيجة من هذه الخوارزميات والتي يمكنها تصنيف الحالات وفقا للمنصات التابعة اليها. النتيجة النهائية لهذا البحث يشير الى ان خوارزمية دعم الة المتجهات اعادت لنا أفضل نتيجة للتصنيف من بين هذه التقنيات. ER -