Metody pro získávání asociačních pravidel z dat

but.committeecs
but.defencecs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBartík, Vladimírcs
dc.contributor.authorUhlíř, Martincs
dc.contributor.refereeBurget, Radekcs
dc.date.accessioned2019-04-03T22:26:59Z
dc.date.available2019-04-03T22:26:59Z
dc.date.created2007cs
dc.description.abstractCieľom práce je implementácia metódy Multipass-Apriori pre získavanie asociačných pravidiel z textových dát. Po úvode do problematiky dolovania z dát je spomenutá špecifickosť dolovania znalostí z textových dát. Veľmi dôležitú úlohu v tomto procese zohráva predspracovanie, v tomto prípade najmä použitie stemmingu, a vytvorenie slovníka nepotrebných slov (stopwords). Významu, využitiu a procesu získavania asociačných pravidiel je venovaná ďalšia časť práce. Najväčšia pozornosť je venovaná metóde Multipass-Apriori, ktorá bola naimplementovaná a bol popísaný princíp jej fungovania. Na základe vykonaných testov bol stanovený optimálny spôsob rozdelenia partícií a spôsob usporiadania množín. Pri praktických testoch bola metóda Multipass-Apriori porovnávaná s metódou Apriori.cs
dc.description.abstractThe aim of this thesis is to implement Multipass-Apriori method for mining association rules from text data. After the introduction to the field of knowledge discovery, the specific aspects of text mining are mentioned. In the mining process, preprocessing is a very important problem, use of stemming and stop words dictionary is necessary in this case. Next part of thesis deals with meaning, usage and generating of association rules. The main part is focused on the description of Multipass-Apriori method, which was implemented. On the ground of executed tests the most optimal way of dividing partitions was set and also the best way of sorting the itemsets. As a part of testing, Multipass-Apriori method was compared with Apriori method.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationUHLÍŘ, M. Metody pro získávání asociačních pravidel z dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2007.cs
dc.identifier.other15231cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53960
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectfrekventovaná množinacs
dc.subjectasociačné pravidlocs
dc.subjectApriorics
dc.subjectMultipass-Apriorics
dc.subjectstemmingcs
dc.subjectslovník nepotrebných slovcs
dc.subjectpredspracovanie textových dátcs
dc.subjectfrequent itemseten
dc.subjectassociation rulesen
dc.subjectApriorien
dc.subjectMultipass-Apriorien
dc.subjectstemmingen
dc.subjectstop wordsen
dc.subjecttext data preprocessingen
dc.titleMetody pro získávání asociačních pravidel z datcs
dc.title.alternativeMethods for Mining Association Rules from Dataen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2007-06-18cs
dcterms.modified2020-05-09-23:39:43cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid15231en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.05.10 01:14:13en
sync.item.modts2020.05.10 00:46:48en
thesis.disciplineInformační systémycs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
742.82 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_15231.html
Size:
1.45 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_15231.html
Collections