|
|
Modul víceúrovňových asociačních pravidel systému pro dolování z dat
Pospíšil, Jan ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice vytvoření dolovacího modulu pro dolování víceúrovňových asociačních pravidel pro již exitující dolovací systém. V úvodní části je obecně rozebraná problematika dolování z dat a dolovací algoritmy Apriori a ML T2L1. V hlavní části se práce věnuje návrhu a implementaci dolovacího modulu a DMSL elementů. V závěrečné části najdeme ukázkovou dolovací úlohu, porovnání jejich výsledků a celkové zhodnocení dosažených výsledků.
|
|
|
Modul pro shlukovou analýzu systému pro dolování z dat
Hlosta, Martin ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o tvorbě shlukovacího modulu k vyvíjenému dolovacímu systému DataMiner na FIT VUT v Brně. V dolovacím systému chyběl modul pro shlukovou analýzu. Hlavním cílem práce bylo proto rozšířit systém o algoritmy shlukové analýzy. Společně se mnou na modulu pracoval Pavel Riedl. S ním jsme vytvořili společnou část pro všechny algoritmy tak, aby bylo možné systém snadno rozšířit o další shlukovací algoritmy. Sám jsem systém rozšířil o algoritmy založené na hustotě DBSCAN, OPTICS a DENCLUE. Ty byly implementovány a jejich funkčnost ověřena na vhodném vzorku dat.
|
|
|
Získávání znalostí z časoprostorových dat
Pešek, Martin ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá získáváním znalostí z časoprostorových dat, což je v současné době velmi rychle se vyvíjející oblast výzkumu v informačních technologiích. Nejprve popisuje obecné principy získávání znalostí, následně se po stručném úvodu do dolování v časových a prostorových datech soustředí na přehled a popis existujících metod pro dolování v časoprostorových datech. Zaměřuje se zejména na data pohybujících se objektů v podobě trajektorií s důrazem na metody pro detekci odlehlých trajektorií. V další části se práce věnuje postupu při implementaci algoritmu pro detekci odlehlých trajektorií nazvaného TOP-EYE. Za účelem otestování, ověření a možnosti použití tohoto algoritmu je navržena a realizována aplikace pro detekci odlehlých trajektorií. Algoritmus je experimentálně zhodnocen nad dvěma různými datovými sadami.
|
|
|
Dolovací modul systému pro získávání znalostí z dat FIT-Miner
Zapletal, Petr ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce rozebírá rozšíření systému pro získávání znalostí z databází FIT-Miner. V první části práce je probrán proces dolování dat, problematika smíšených modelů a systém FIT-Miner. Druhá část popisuje návrh, implementaci a testování vytvořeného modulu, určeného pro shlukovou analýzu pomocí algoritmu Expectation-Maximalization. Závěr práce se věnuje návrhu modulů s použitím technologie Java Stored Procedures.
|
|
|
Rozšíření funkcionality systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Šebek, Michal ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Lukáš, Roman (vedoucí práce)
Databáze se neustále rozrůstají o nová data. Za účelem analýzy těchto dat byl definován proces získávání znalostí z databází. Pro podporu tohoto procesu vznikla řada nástrojů. Vývojem jednoho z těchto nástrojů se zabývá tato práce. Hlavním cílem je analyzovat stávající implementaci systému na přenositelné platformě Java NetBeans a databázovém serveru Oracle a rozšířit ji o algoritmy z oblasti předzpracování a analýzy vstupních dat. Podrobně je popsána implementace jednotlivých komponent pro předzpracování dat a provedené změny v jádře systému.
|
|
|
Vytvoření nových klasifikačních modulů v systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Kmoščák, Ondřej ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Lukáš, Roman (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá dolováním z dat a vytvořením dolovacího modulu pro systém pro dolování z dat, který je vyvíjen na FIT. Jedná se o klientskou aplikaci skládající se z jádra a jeho grafického uživatelského rozhraní a nezávislých dolovacích modulů. Aplikace využívá podpory Oracle Data Mining. Systém pro dolování z dat je implementován v jazyce Java a jeho grafické uživatelské rozhraní je postaveno na platformě NetBeans. Obsahem této práce bude uvedení do problematiky získávání znalostí a následně seznámení s vybranou bayesovskou klasifikační metodou, pro kterou bude následně implementován samostatný dolovací modul. Dále bude popsána implementace tohoto modulu.
|
|
|
Dolování sekvenčních vzorů
Tisoň, Zdeněk ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Hlosta, Martin (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Analýza globálních meteorologických dat
Gerych, Petr ; Chmelař, Petr (oponent) ; Hlosta, Martin (vedoucí práce)
Práce obecně popisuje problematiku datových skladů a získávání znalostí z databází. Dále se zaměřuje na databáze s meteorologickými daty a jejich problémy. V praktické části práce je popsán návrh metody pro dolování dat z projektu NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD), která je následně implementována dvěma různými způsoby s využitím Pentaho nástrojů. Na závěr je provedeno vyhodnocení a srovnání těchto dvou přístupů.
|
|
|
Dolování periodických vzorů
Stríž, Rostislav ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Šebek, Michal (vedoucí práce)
Sběr a analýza dat jsou dnes běžnou praxí v mnoha odvětvích vědy i podnikání. Proces \emph{získávání znalostí z databází} umožňuje získat z uložených dat nové a zajímavé informace, které lze využít k dalšímu rozvoji. Tato práce popisuje základní principy takovéhoto procesu se zaměřením na získávání znalostí z temporálních dat, konkrétně na dolování periodických vzorů v časových řadách. V rámci projektu byly implementovány vybrané algoritmy pro dolování periodických vzorů ve formě dolovacích plug-inů pro službu Microsoft Analysis Services, která zajišťuje rozhraní pro dolování z dat nad platformou Microsoft SQL Server. Dokument popisuje detaily této implementace a diskutuje výsledky provedených experimentů, které se zaměřují zejména na časovou náročnost jednotlivých algoritmů.
|
|
|
Využití metod dolování dat pro analýzu sociálních sítí
Novosad, Andrej ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou dolování dat v prostředí sociálních sítí. Podává přehled o dolování z dat a možných metodách dolování. Práce také zkoumá sociální média a sítě, co mohou poskytnout a jaké problémy se sebou přinášejí. Jsou prozkoumané API třech sociálních sítí a jejich možnosti z hlediska získání dat vhodných pro dolování. Zkoumají se techniky dolování znalostí z textových dat. Je popsán způsob implementace webové aplikace, která doluje data ze sociální sítě Twitter pomoci algoritmu SVM. Implementovaná aplikace klasifikuje zprávy na základě jejich textu do tříd reprezentujících kontinenty původu. Je provedeno několik experimentů v softwaru RapidMiner a v implementované webové aplikaci a jejich výsledky jsou prozkoumány.
|
host ::
RSS.