|
|
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.
|
|
|
Určování typů entit na základě extrakce informací z Wikipedie
Rusiňák, Petr ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je identifikovat typy článků na Wikipedii (např. rozlišit články o osobách od článků o sportovních utkáních), přičemž tento systém by měl být použitelný pro libovolný typ extrahované entity. Vstupem pro tento systém je seznam několika vzorových článků patřících do hledané entity a seznam několika článků nepatřících do této entity. Na základě těchto seznamů budou vygenerovány příznaky, které lze použít k nalezení všech článků patřící do této entity. Tyto příznaky mohou být založeny jak na základě strukturovaných informací na Wikipedii (např. šablony, kategorie), tak i na základě analýzy přirozeného textu v první větě článku, kde bude nalezeno definiční podstatné jméno vystihující entitu daného článku. Tento systém podporuje extrakci česky a anglicky psaných článků a je rozšířitelný pro podporu dalších jazyků.
|
|
|
Dolování víceúrovňových asociačních pravidel
Mičulka, Václav ; Kupčík, Jan (oponent) ; Hlosta, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá dolováním víceúrovňových asociačních pravidel a implementací této funkčnosti jako plugin do Microsoft Analysis Services. Nejprve je rozebrána problematika dolování z dat a následně se práce věnuje asociační analýze. Po teoretické i implementační stránce jsou rozebrány algoritmy ML_T2L1 a algoritmus pro dolování křížových pravidel z něj odvozený. Následně byly provedeny výkonnostní testy. Na konci práce jsou shrnuty dosažené výsledky.
|
|
|
Určování typů entit na základě extrakce informací z Wikipedie
Rusiňák, Petr ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je identifikovat typy článků na Wikipedii (např. rozlišit články o osobách od článků o sportovních utkáních), přičemž tento systém by měl být použitelný pro libovolný typ extrahované entity. Vstupem pro tento systém je seznam několika vzorových článků patřících do hledané entity a seznam několika článků nepatřících do této entity. Na základě těchto seznamů budou vygenerovány příznaky, které lze použít k nalezení všech článků patřící do této entity. Tyto příznaky mohou být založeny jak na základě strukturovaných informací na Wikipedii (např. šablony, kategorie), tak i na základě analýzy přirozeného textu v první větě článku, kde bude nalezeno definiční podstatné jméno vystihující entitu daného článku. Tento systém podporuje extrakci česky a anglicky psaných článků a je rozšířitelný pro podporu dalších jazyků.
|
|
|
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.
|
|
|
Dolování víceúrovňových asociačních pravidel
Mičulka, Václav ; Kupčík, Jan (oponent) ; Hlosta, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá dolováním víceúrovňových asociačních pravidel a implementací této funkčnosti jako plugin do Microsoft Analysis Services. Nejprve je rozebrána problematika dolování z dat a následně se práce věnuje asociační analýze. Po teoretické i implementační stránce jsou rozebrány algoritmy ML_T2L1 a algoritmus pro dolování křížových pravidel z něj odvozený. Následně byly provedeny výkonnostní testy. Na konci práce jsou shrnuty dosažené výsledky.
|
|
|
Dolování z dat v prostředí informačního systému K2
Figura, Petr ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tento projekt vznikl jako firemní zadání společnosti K2 atmitec Brno s.r.o. Jeho výsledkem je modul pro dolování dat v prostředí informačního systému K2. Navrhovaný modul implementuje asociační analýzu nad daty datového skladu informačního systému K2. Analyzovaná data obsahují informace z prodejů evidovaných v informačním systému K2. Modul tedy implementuje analýzu nákupního košíku.
|
|
| |
host ::
RSS.