Original title:
Dolování asociačních pravidel
Translated title:
Association Rules Mining
Authors:
Dvořák, Michal ; Chmelař, Petr (referee) ; Stryka, Lukáš (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2009
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Cílem této bakalářské práce je návrh a implementace aplikace umožňující porovnávat výkonnost a časovou náročnost zvolených algoritmů pro dolování frekventovaných množin a asociačních pravidel. Pro demonstraci byly vybrány dolovací algoritmy Apriori, AprioriTIDList, AprioriItemSet a metoda s využitím FP-stromu. Testování probíhalo nad různými objemy dat a s různými hodnotami minimální podpory a spolehlivosti. Aplikace je implementována v objektově orientovaném jazyce C# a jako zdroj dat slouží relační databáze na MS SQL Server 2008.
The main goal of this bachelor's thesis is design and implementation of the application that provides a comparison of the performance and time consumption of given algorithms for mining of the frequent itemsets and the association rules. For demonstration, the mining algorithms Apriori, AprioriTIDList, AprioriItemSet and the method using FP-tree were chosen. The tests were executed over various amounts of data and with different minimum support and confidence values as well. The application was implemented in the object oriented language C# and the relational database provided by MS SQL Server 2008 is used as the data source.
Keywords:
Apriori; AprioriItemSet; AprioriTIDList; associations rules; confidence.; FP-growth; FP-tree; frequent patterns; Knowledge discovery from databases; support; T-SQL; Apriori; AprioriItemSet; AprioriTIDList; asociační pravidla; FP-growth; FP-strom; frekventované množiny; podpora; spolehlivost.; T-SQL; 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/11012/54702