|
|
Dolování asociačních pravidel jako podpora pro OLAP
Chudán, David ; Svátek, Vojtěch (vedoucí práce) ; Máša, Petr (oponent) ; Novotný, Ota (oponent) ; Kléma, Jiří (oponent)
Cílem této práce je identifikovat možnosti komplementárního využití dvou metod datové analýzy, OLAP analýzy a dobývání znalostí z databází reprezentovaného GUHA asociačními pravidly. Použití těchto dvou metod v rámci navrhovaných scénářů na jednom datasetu se prokazuje synergický efekt, kdy výsledné znalosti získané z dat předčí výsledky použití obou těchto analytických metod nezávisle na sobě. To je hlavní přínos této práce. Dalším přínosem je originální využití GUHA asociačních pravidel jakožto techniky dobývání znalostí z databází, kdy dolování probíhá na agregovaných datech. GUHA asociační pravidla ve svých možnostech předčí klasická asociační pravidla uváděná v literatuře. Výsledky experimentů na reálných datech prokazují nalezení nestandardních trendů v datech, jejichž identifikace standardními metodami OLAP analýzy by vyžadovala ruční procházení dané OLAP kostky, což je časově velice náročné. Naopak při samotném použití asociačních pravidel se ztrácí celkový pohled na data, který je velmi dobře prezentován OLAP kostkou. Je možné prohlásit, že se tyto dvě metody velmi dobře doplňují. Součástí řešení je rovněž využití skriptovacího jazyka LMCL, který automatizuje vybrané části procesu dobývání znalostí z databází. Navrhovaný doporučovací nástroj by následně odstínil uživatele od asociačních pravidel a umožnil tak i běžným analytikům neznalým teorie využít jejich možnosti. Práce kombinuje kvantitativní a kvalitativní výzkum. Kvantitativní výzkum je reprezentován experimenty s reálnými daty, návrhem doporučovacího systému a implementací vybraných částí procesu dobývání znalostí z databází s využitím skriptovacího jazyka LMCL. Kvalitativní výzkum je reprezentován strukturovaným rozhovorem s vybranými experty z dané oblast, kteří potvrzují smysluplnost navrhovaných metod v této práci.
|
|
|
Zpracování asociačních pravidel metodou vícekriteriálního shlukování
Kejkula, Martin ; Rauch, Jan (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent) ; Máša, Petr (oponent)
Cílem této práce je navrhnout metodu, která by umožňovala zpracovat množinu asociačních pravidel: měla by poskytovat strukturovaný, přehledný popis celé množiny asociačních pravidel, získané libovolnou implementací nějakého algoritmu pro hledání asociačních pravidel v analyzovaných datech. Měla by uživateli poskytnout přehled o množině vygenerovaných asociačních pravidel a usnadnit její zpracování. Způsob dosažení cíle, zvolený v této práci je: rozdělit množinu asociačních pravidel do podmnožin. Asociační pravidla v jedné podmnožině by si měla být vzájemně více podobná než pravidla ze dvou různých podmnožin. Hlavním přínosem této práce je nová originální metoda zpracování asociačních pravidel. Vedlejším přínosem práce je rozsáhlá rešerše publikovaných metod zpracování asociačních pravidel. Metoda vícekriteriálního shlukování poskytuje rozdělení asociačních pravidel do skupin vzájemně si podobných pravidel (tzv. "přirozených shluků"), kterého není možné dosáhnout žádnou z doposud známých metod. Metoda používá nový způsob reprezentace asociačních pravidel, inspirovaný vektorovým modelem, používaným v oblasti zpracování informačních fondů (information retrieval). V práci je popsán převod asociačních pravidel do vektorového modelu, analogickému k vektorové reprezentaci dokumentů. Jádrem metody je dvojí, na sobě nezávislé shlukování asociačních pravidel: shlukování kvantitativních charakteristik (jako jsou např. spolehlivost, podpora, faktor zajímavosti) a cedentální shlukování asociačních pravidel (inspirované shlukováním dokumentů). Struktura práce: na úvodní kapitolu navazuje kapitola, popisující proces dobývání znalostí z databází. Proces je popsán na základě vybraných metodik (CRISP-DM, SEMMA, GUHA, RAMSYS).Třetí kapitola je věnována pojmu asociační pravidlo a charakteristikám asociačních pravidel. Další kapitola obsahuje rešerši současných metod post-processingu asociačních pravidel. Pátá kapitola seznamuje s problematikou shlukování. Šestá kapitola obsahuje popis metody vícekriteriálního shlukování asociačních pravidel. Další kapitola se věnuje experimentům. Osmá kapitola se zabývá možnostmi využití metody.
|
host ::
RSS.