Dolování sekvenčních vzorů

Sequential Pattern Mining

Thumbnail
View/Open
Author
Advisor
Hlosta, Martin
Referee
Zendulka, Jaroslav
Grade
A
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato diplomová práce je zaměřena na problematiku získávání znalostí z databází, především pak na metody dolování sekvenčních vzorů. Jednotlivé metody dolování sekvenčních vzorů jsou zde popsány detailně. Dále se práce zabývá rozšířením analytických služeb platformy Microsoft SQL Server o nové dolovací algoritmy. V praktické části této práce jsou implementovány rozšíření pro dolování sekvenčních vzorů na platformě MS SQL Server. V poslední části jsou vytvořené algoritmy porovnány nad různými datovými sadami. 
 
This master's thesis is focused on knowledge discovery from databases, especially on methods of mining sequential patterns. Individual methods of mining sequential patterns are described in detail. Further, this work deals with extending the platform Microsoft SQL Server Analysis Services of new mining algorithms. In the practical part of this thesis, plugins for mining sequential patterns are implemented into MS SQL Server. In the last part, these algorithms are compared on different data sets.  
 
Keywords
Získávání znalostí z databází, dolování z dat, sekvenční vzory, frekventované podsekvence, uzavřené sekvence, GSP, PrefixSpan, SPAM, LAPIN-SPAM, BIDE, MS SQL Server, analytické služby., Knowledge discovery in databases, data mining, sequential patterns, frequent subsequences, closed sequences, GSP, PrefixSpan, SPAM, LAPIN-SPAM, BIDE, MS SQL Server, Analysis Services.
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Informační systémy
Composition of Committee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) doc. Dr. Ing. Otto Fučík (místopředseda) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen) Ing. Šárka Květoňová, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Staudek, CSc. (člen)
Date of defence
2012-06-20
Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Na str. 19 uvádíte, že u algoritmu GSP se pro nalezení uvedeného vzoru musí databáze projít dvanáctkrát. Vysvětlete toto tvrzení. Na str. 60 uvádíte, že jste pro potřeby porovnání výsledků vaší implementace s referenčními musel provést různé úpravy. O jaké úpravy šlo? 
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/53757
Source
TISOŇ, Z. Dolování sekvenčních vzorů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.
Collections
Citace PRO