Original title: Dolování víceúrovňových asociačních pravidel
Translated title: Mining Multiple Level Association Rules
Authors: Nachtnebl, Viktor ; Stryka, Lukáš (referee) ; Bartík, Vladimír (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2009
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Obor získávání znalostí z dat je poměrně mladý a stále více se rozvíjí. Tato bakalářská práce se zabývá problematikou dolování víceúrovňových asociačních pravidel. Diskutovány jsou čtyři metody dolování těchto pravidel. Dále nabízí náhled do návrhu a implementace aplikace. V závěru jsou pak porovnány a zhodnoceny výsledky všech čtyřech algoritmů. Knowledge discovery from data scope is quite a young concept but is becoming more and more popular. This bachelor's thesis is engaged in mining multiple level association rules. There are four different methods of investigation discussed. These offer an insight into the problem of concept and implementation of application. At the end we have confronted and reviewed the results of these four algorithms.
Keywords: Apriori; Association rule; database.; frequent itemset; k-itemset; knowledge discovery; minimal confidence; minimal support; Apriori; Asociační pravidlo; databáze.; frekventovaná množina; k-množina; minimální podpora; minimální spolehlivost; získávání znalostí

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/11012/52808

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-564979


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses