أصدرت الدكتورة سماهر حسين علي التدريسية في قسم البرامجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل كتابها الاول في مجال تخصص علوم الحاسبات الموسوم (توجه جديد لاكتشاف المعرفة باتجاه تحليل البيانات الذكية) وذلك عن دار نشر لامبرت الالمانية متضمنا ثلاثمائة وأربعة صفحة كما تم نشره في اربعة دور نشر عالمية هي (ScienceDirectory Amazon More Books LAP LAMBERT Academic Publis hing). وبحسب المؤلفة فأن الكتاب يهدف لدراسة وتحليل واقتراح حلول لاهم التحديات التي لاتزال موجودة في حقل اكتشاف المعرفة من قواعد البيانات (KDD ) وقد تمثلت هذه المشاكل في (تحديد عدد المجاورات المثلى التي على اساسها يتم تخمين القيم المفقودة في قواعد البيانات , ندرة البيانات وقلتها التي غالبا ما تؤدي الى عدم القدرة على اتخاذ قرارات صحيحة , تقليص قواعد البيانات بثلاث اتجاهات من حيث عدد العينات , عدد الخصائص , قيم الخلايا , مشكلة النظر الى الخوارزميات الخاصة بالتنقيب عن البيانات كصندوق اسود قادر على اعطاء نتائج دون ان يوضح العلاقات السببية التي ادت الى تلك النتائج , وكيفية بناء نماذج رياضية متعددة الى نتائج خوارزميات التنقيب عن البيانات او بكلمات اخرى لتصميم النظام) لاستخلاص معرفة من معرفة (Meta Knowledge ) .مضيفة ان الكتاب استطاع استنتاج علاقة قوية بين تحليل البيانات الذكية واكتشاف المعرفة من قواعد البيانات حيث اعتبر كل مصطلح هو مكمل الى الاخر وانها اقترحت خوارزميات برمجية جديدة متمثلة في (DRFLLS ) لمعالجة مشكلة البيانات المفقودة وتحديد العدد الامثل للمجاورات للقيم المفقودة و( GPDCM ) لمعالجة مشكلة ندرة البيانات وهذه الخوارزمية اعتمدت على مفهوم الحسابات الذكية( Soft Computing) وخوارزمية (Fp.Kc ) لمعالجة مشكلة حفظ قواعد البيانات بثلاث اتجاهات وتوليد قواعد اقتران و(MACCR ) لتوليد قواعد اقتران مصنفة دقيقة ومفهومة وخوارزمية ( PHMM ) لبناء نماذج متعددة تضمنت( احدى عشرة) انموذج رياضي متعدد حدود و(ستة ) نماذج رياضية جبرية لتحويل نتائج( DM )الى نماذج رياضية سهلة الفهم.
مبينة ان الكتاب احتوى على( 304 ) صفحة توزعت على خمس فصول احتوى الاول على مقدمة عامة وتعريف القارئ بأهم المشاكل التي لا تزال موجودة في حقل اكتشاف المعرفة وتحليل البيانات الذكية , وتطرق ايضا الى بيان هدف الكتاب من خلال عرض تلك المشاكل بجميع متغيراتها في حين تضمن الفصل الثاني دراسة لأعمال الباحثين السابقين في كل مشكلة على حدة وإجراء عملية تحليل للاعمال المسبقة وبناء جداول لكل عمل من حيث ما هية الادوات التي تم استخدامها وما هية المشاكل التي تم معالجتها و المشاكل التي اخفق في معالجتها فيما استعرض الفصل الثالث خمسة اجزاء وتم في كل جزء عرض خوارزمية تم اقتراحها من قبلنا لمعالجة احد المشكلات الخمسة المذكورة في هدف الكتاب اما الفصل الرابع فقد تضمن عملية تحقق من دقة الخوارزميات والادوات البرمجية التي تم بنائها باستخدام (11 ) قاعدة بيانات مختلفة من حيث( الحجم والصيغة وعدد الخصائص وحقل التخصص وعدد القيود) بعدها تم اجراء عملية تحليل واسعة الى تلك النتائج وتطويرها الى الجداول التي تم بنائها في الفصل الثاني واعطاء توصيات الى القارئ في تحديد أي انموذج رياضي هو الافضل واي انموذج رياضي هو الاسوء لكل قاعدة بيانات من القواعد( الاحد عشر) التي تم استخدامها في هذا الفصل في حين استعرض الفصل الخامس اهم الاستنتاجات التي توصلنا اليها وتم فيها ايضاً توضيح النقاط الايجابية والسلبية لكل من الادوات البرمجية والخوارزميات التي تم بنائهابالاضافة الى الاشارة الى كيفية تطوير تلك الادوات وتطويعها للعمل في مجالات اخرى.
بقلم/عادل الفتلاوي