Dolování víceúrovňových asociačních pravidel
Mining Multiple Level Association Rules
Author
Advisor
Bartík, VladimírReferee
Stryka, LukášGrade
BAltmetrics
Metadata
Show full item recordAbstract
Obor získávání znalostí z dat je poměrně mladý a stále více se rozvíjí. Tato bakalářská práce se zabývá problematikou dolování víceúrovňových asociačních pravidel. Diskutovány jsou čtyři metody dolování těchto pravidel. Dále nabízí náhled do návrhu a implementace aplikace. V závěru jsou pak porovnány a zhodnoceny výsledky všech čtyřech algoritmů. Knowledge discovery from data scope is quite a young concept but is becoming more and more popular. This bachelor's thesis is engaged in mining multiple level association rules. There are four different methods of investigation discussed. These offer an insight into the problem of concept and implementation of application. At the end we have confronted and reviewed the results of these four algorithms.
Keywords
Asociační pravidlo, frekventovaná množina, k-množina, minimální podpora, minimální spolehlivost, Apriori, získávání znalostí, databáze., Association rule, frequent itemset, k-itemset, minimal support, minimal confidence, Apriori, knowledge discovery, database.Language
čeština (Czech)Study brunch
Informační technologieComposition of Committee
Date of defence
2009-06-15Process of defence
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/52808Source
NACHTNEBL, V. Dolování víceúrovňových asociačních pravidel [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2009.Collections
- 2009 [351]