|
|
Algoritmus pro cílené doporučování produktů
Bodeček, Miroslav ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá prozkoumáním problematiky doporučování produktů v internetovém obchodování, zhodnocením dostupných technik, detailním návrhem systému doporučování produktů pro existující internetový obchod a implementací tohoto systému včetně otestování. V technické zprávě je nejprve prezentován úvod do problematiky, představen současný stav v internetovém obchodování a specifikovány požadavky na implementaci nadstavby nad internetovým obchodem. Dále zpráva obsahuje úvod do dolování dat. Následuje detailní návrh systému a zpráva o provedeném testování. Závěr obsahuje zhodnocení dosažených výsledků a diskuzi o možném dalším vývoji.
|
|
|
Shlukování textových dat
Leixner, Petr ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Proces shlukování textových dat slouží pro analýzu, navigaci a strukturování velkých kolekcí textů nebo hypertextových dokumentů. Úkolem shlukování je rozklad množiny dokumentů do shluků na základě jejich podobnosti. Nejznámější metody z této oblasti dolování však neřeší specifické problémy textového shlukování, jako vysokou dimenzionalitu vstupních dat, velmi velkou velikost databází a srozumitelnost popisu shluků. Tato práce se zabývá uvedenou problematikou a popisuje moderní metodu shlukování textových dat založenou na použití frekventovaných množin termů, která se svým přístupem snaží řešit nedostatky jiných shlukovacích metod.
|
|
|
Získávání víceúrovňových asociačních pravidel
Nguyenová, Thanh Lam ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá získáváním víceúrovňových asociačních pravidel. Cílem této práce je zaměřit se na dostupné algoritmy pro získávání víceúrovňových asociačních pravidel a implementovat aplikaci s grafickým uživatelským rozhraním, která bude demonstrovat funkčnost těchto algoritmů. Zvoleno bylo pět algoritmů založených na algoritmu Apriori. Pomocí aplikace byly provedeny experimenty s jednotlivými algoritmy a na závěr byly výsledky experimentů porovnány a zhodnoceny.
|
|
|
Dolování dat v prostředí DB serveru Oracle a MS SQL Serveru
Opršal, Martin ; Chmelař, Petr (oponent) ; Stryka, Lukáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z dat. Práce je zaměřena na získávání pravidel z relačních databází na serverech Microsoft SQL a Oracle Data mining serveru. V praktické části je popsán návrh aplikace pro dolování asociačních pravidel pod oběmi servery. V aplikacích jsou použity programovací jazyky asp.NET,C# pro Microsoft SQL server a Java pro Oracle server.
|
|
|
Dolování asociačních pravidel
Šabatka, Ondřej ; Stryka, Lukáš (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá dolováním asociačních pravidel. První část se věnuje vysvětlení technologie dolování dat a teorie, kterou je dobré znát pro seznámení se s asociační analýzou. Další část se věnuje samotné asociační analýze a podrobně vysvětluje principy algoritmu Apriori. Poslední část práce popisuje implementaci a testování algoritmu Apriori v programovacím jazyce Java.
|
|
|
Získávání znalostí z webových logů
Vlk, Vladimír ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tvorbou aplikace provádějící předzpracování dat z webového logu a nalezení asociačních pravidel. První část se zabývá pojmem získávání znalostí z Webu. Druhá část je věnována získávání znalostí z užití Webu a souvisejícím pojmům, jako předzpracování dat, nalezení a analýza vzorů, atd. Třetí část se zabývá návrhem aplikace. Čtvrtá část je věnována popisu implementace aplikace. Poslední část se zabývá experimenty s aplikací a interpretací výsledků.
|
|
|
Metody pro získávání asociačních pravidel z dat
Uhlíř, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Cieľom 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.
|
|
|
Data Mining in Small Business
Sabovčik, František ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
This thesis has as an objective to evaluate techniques of data mining for use in small business. By examining data and consultations with domain experts, two approaches were chosen: market basket analysis and sales forecasting. For market basket analysis, Relim algorithm together with metrics measuring interestingness of association rules. For prediction task, decompostion model, SARIMA, MARS and time-lagged neural network models were implemented. Acceptable results were obtained by hyper-parameter optimization. In contrast to expectation, additional weather data and use of non-linear model did not improve accurancy above SARIMA model. Forecasting was implemented as a backend service for testing in production.
|
|
|
Pokročilé dolování v datech v kardiologii
Mézl, Martin ; Provazník, Ivo (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na využití data miningových metod v lékařství, konkrétně na databázi kardiologických pacientů. Cílem této práce je provést analýzu dat a zaměřit se na hledání neobvyklých závislostí mezi jednotlivými atributy souboru. Součástí práce je přehled dostupných metod, které se využívají v lékařství. Z těchto metod jsou pro další práci vybrány metody rozhodovacích strom, naivního bayesovského klasifikátoru, umělých neuronových sítí a asociačních pravidel. Pro samotné hledání závislostí byly použity metody naivního bayesovského klasifikátoru a asociačních pravidel. Výstupem této práce je komplexní systém pro dobývání znalostí z databází na libovolném datovém souboru. Práce vznikla ve spolupráci s Interní kardiologickou klinikou Fakultní nemocnice Brno Bohunice. Všechny popsané aplikace byly vytvořeny v programovém prostředí Matlab 7.0.1.
|
|
|
Integrace Business Inteligence nástrojů do IS
Novák, Josef ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Stryka, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou integrace prostředků Business Intelligence do informačních systémů. V prvních kapitolách jsou představeny oblasti Business Intelligence, datových skladů, OLAP analýzy a získávání znalostí z databází, zejména se zaměřením na dolování asociačních pravidel. V kapitolách věnujícím se praktické části je popsán návrh a implementace výsledné aplikace spolu s použitými technologiemi jako je např. Microsoft SQL Server 2005.
|
host ::
RSS.