Dolování sekvenčních vzorů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
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.
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.
Description
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.
Citation
TISOŇ, Z. Dolování sekvenčních vzorů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační systémy
Comittee
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 acceptance
2012-06-20
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 defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení