Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Mapování PMML a BKEF dokumentů v projektu SEWEBAR-CMS
Vojíř, Stanislav ; Kliegr, Tomáš (vedoucí práce) ; Zamazal, Ondřej (oponent)
V průběhu dataminingového procesu jsou nezbytné fáze porozumnění datům a následná předpříprava datové matice pro samotné dolování. Je nutné zvolit způsob práce (seskupování, řezy) s kontinuálními atributy atp. Tato přípravná fáze by měla být postavena na znalostech získaných od expertů na danou problémovou oblast. V projektu SEWEBAR jsou prostřednictvím speciálního editoru získávány doménové znalosti expertů, které jsou poté ukládány do vlastního formátu BKEF (založeného na XML) do databáze CMS Joomla!. Většina dataminingových nástrojů zároveň umožňuje ukládat výsledky své činnosti (vytvořené modely) do standardizovaného formátu PMML. Pro další zpracování je potřeba konkrétní atributy z PMML souboru na metaatributy v souboru BKEF. Toto mapování je řešeno algoritmy, které předkládají uživateli automaticky vytvářené návrhy namapování jak na úrovni konkrétních (meta)atributů, tak i jejich hodnot. Tento specifický mapovací problém je řešen aplikací vytvořenou v jazyce PHP, která je integrována v podobě komponenty do CMS Joomla!. Pro otestování úspěšnosti automatizace návrhu správných mapování byla zvolena testovací data o kur-zech vyučovaných na pěti amerických univerzitách z Illinois Semantic Integration Archive. Na těchto datech dosahuje automatizovaný proces návrhu vhodného mapování na úrovni (meta)atributů při prvním mapování přesnosti 70% a úplnosti 77%. Pokud však již byla daná data namapována dříve, pak je díky implmenentovanému modulu pro strojové učení na základě předchozích správných namapování dosahována úplnost cca 90-100%.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.