Original title:
Dolování sekvenčních vzorů
Translated title:
Sequential Pattern Mining
Authors:
Tisoň, Zdeněk ; Zendulka, Jaroslav (referee) ; Hlosta, Martin (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2012
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
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:
Analysis Services.; BIDE; closed sequences; data mining; frequent subsequences; GSP; Knowledge discovery in databases; LAPIN-SPAM; MS SQL Server; PrefixSpan; sequential patterns; SPAM; analytické služby.; BIDE; dolování z dat; frekventované podsekvence; GSP; LAPIN-SPAM; MS SQL Server; PrefixSpan; sekvenční vzory; SPAM; uzavřené sekvence; Získávání znalostí z databází
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/53757