Dolování asociačních pravidel
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této bakalářské práce je návrh a implementace aplikace umožňující porovnávat výkonnost a časovou náročnost zvolených algoritmů pro dolování frekventovaných množin a asociačních pravidel. Pro demonstraci byly vybrány dolovací algoritmy Apriori, AprioriTIDList, AprioriItemSet a metoda s využitím FP-stromu. Testování probíhalo nad různými objemy dat a s různými hodnotami minimální podpory a spolehlivosti. Aplikace je implementována v objektově orientovaném jazyce C# a jako zdroj dat slouží relační databáze na MS SQL Server 2008.
The main goal of this bachelor's thesis is design and implementation of the application that provides a comparison of the performance and time consumption of given algorithms for mining of the frequent itemsets and the association rules. For demonstration, the mining algorithms Apriori, AprioriTIDList, AprioriItemSet and the method using FP-tree were chosen. The tests were executed over various amounts of data and with different minimum support and confidence values as well. The application was implemented in the object oriented language C# and the relational database provided by MS SQL Server 2008 is used as the data source.
The main goal of this bachelor's thesis is design and implementation of the application that provides a comparison of the performance and time consumption of given algorithms for mining of the frequent itemsets and the association rules. For demonstration, the mining algorithms Apriori, AprioriTIDList, AprioriItemSet and the method using FP-tree were chosen. The tests were executed over various amounts of data and with different minimum support and confidence values as well. The application was implemented in the object oriented language C# and the relational database provided by MS SQL Server 2008 is used as the data source.
Description
Keywords
Získávání znalostí z databází, frekventované množiny, asociační pravidla, Apriori, T-SQL, AprioriTIDList, AprioriItemSet, FP-strom, FP-growth, podpora, spolehlivost., Knowledge discovery from databases, frequent patterns, associations rules, Apriori, T-SQL, AprioriTIDList, AprioriItemSet, FP-tree, FP-growth, support, confidence.
Citation
DVOŘÁK, M. Dolování asociačních pravidel [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2009.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
Date of acceptance
2009-06-15
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení