|
|
Získávání víceúrovňových asociačních pravidel
Nguyenová, Thanh Lam ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá získáváním víceúrovňových asociačních pravidel. Cílem této práce je zaměřit se na dostupné algoritmy pro získávání víceúrovňových asociačních pravidel a implementovat aplikaci s grafickým uživatelským rozhraním, která bude demonstrovat funkčnost těchto algoritmů. Zvoleno bylo pět algoritmů založených na algoritmu Apriori. Pomocí aplikace byly provedeny experimenty s jednotlivými algoritmy a na závěr byly výsledky experimentů porovnány a zhodnoceny.
|
|
|
Dolování asociačních pravidel
Šabatka, Ondřej ; Stryka, Lukáš (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá dolováním asociačních pravidel. První část se věnuje vysvětlení technologie dolování dat a teorie, kterou je dobré znát pro seznámení se s asociační analýzou. Další část se věnuje samotné asociační analýze a podrobně vysvětluje principy algoritmu Apriori. Poslední část práce popisuje implementaci a testování algoritmu Apriori v programovacím jazyce Java.
|
|
|
Získávání znalostí z textových dat
Smékal, Luděk ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o tzv. "dolování dat", tedy získávání takových informací z databází, které nejsou přímo viditelné, ale které lze pomocí speciálních algoritmů z databází získat. Zaměřuje se na klasifikaci dokumentů do tříd v rámci digitální knihovny, vybranou metodou, která je založena na množinách položek tzv. "metoda itemsets". Tato metoda rozšiřuje oblast aplikace Apriori algoritmu určeného původně ke zpracování transakčních databází a generování frekventovaných množin položek. Práce se rovněž zabývá možností modifikace vlastního Apriori algoritmu pro potřeby klasifikace metodou itemsets.
|
|
|
Získávání víceúrovňových asociačních pravidel
Nguyenová, Thanh Lam ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá získáváním víceúrovňových asociačních pravidel. Cílem této práce je zaměřit se na dostupné algoritmy pro získávání víceúrovňových asociačních pravidel a implementovat aplikaci s grafickým uživatelským rozhraním, která bude demonstrovat funkčnost těchto algoritmů. Zvoleno bylo pět algoritmů založených na algoritmu Apriori. Pomocí aplikace byly provedeny experimenty s jednotlivými algoritmy a na závěr byly výsledky experimentů porovnány a zhodnoceny.
|
|
|
Získávání znalostí z textových dat
Smékal, Luděk ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o tzv. "dolování dat", tedy získávání takových informací z databází, které nejsou přímo viditelné, ale které lze pomocí speciálních algoritmů z databází získat. Zaměřuje se na klasifikaci dokumentů do tříd v rámci digitální knihovny, vybranou metodou, která je založena na množinách položek tzv. "metoda itemsets". Tato metoda rozšiřuje oblast aplikace Apriori algoritmu určeného původně ke zpracování transakčních databází a generování frekventovaných množin položek. Práce se rovněž zabývá možností modifikace vlastního Apriori algoritmu pro potřeby klasifikace metodou itemsets.
|
|
|
Dolování asociačních pravidel
Šabatka, Ondřej ; Stryka, Lukáš (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá dolováním asociačních pravidel. První část se věnuje vysvětlení technologie dolování dat a teorie, kterou je dobré znát pro seznámení se s asociační analýzou. Další část se věnuje samotné asociační analýze a podrobně vysvětluje principy algoritmu Apriori. Poslední část práce popisuje implementaci a testování algoritmu Apriori v programovacím jazyce Java.
|
|
|
Implementace části standardu SQL/MM DM pro asociační pravidla
Škodík, Zdeněk ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází, konkrétně se zaměřuje na asociační pravidla, která jsou součástí systému dolování z dat. Dolováním se snažíme získat znalosti (data), která nejsou v databázi přímo definována, ale mohou být užitečná. V dokumentu je popsána problematika standardu SQL/MM DM, speciálně pak všech uživatelem definovaných typů předepsaných pro asociační pravidla, stejně jako všech obecných typů tvořících rámec pro dolování. Před samotnou implementací těchto typů jsou ještě uvedeny prostředky, kterými je to umožněno, tedy jazyk PL/SQL a podpora Oracle Data Mining. Správnost implementace je ověřena ukázkovou aplikací. Na závěr jsou zhodnoceny dosažené výsledky a zmíněno možné pokračování projektu.
|
host ::
RSS.