| dc.contributor.advisor |
Petr, Pavel |
|
| dc.contributor.author |
Svoboda, Petr
|
|
| dc.date.accessioned |
2007-09-30T13:58:55Z |
|
| dc.date.available |
2007-09-30T13:58:55Z |
|
| dc.date.issued |
2007 |
|
| dc.identifier |
Univerzitní knihovna (sklad) |
cze |
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/24766 |
|
| dc.description.abstract |
Cílem této diplomové práce je objasnit problematiku získávání asociačních pravidel z databází. Vymezit základní pojmy z oblasti Data Miningu a z oblasti asociačních pravidel. Popsat a analyzovat jednotlivé metody. Popsat dostupné nástroje využívající asociační pravidla spolu s příklady použití. Ověřit vlastnosti asociačních pravidel na praktickém příkladu. V úvodní části práce jsou vymezeny základní pojmy z oblasti Data Miningu. Další část práce je věnována asociačním pravidlům, základním pojmům, vlastnostem, rozdělení pravidel dle různých kritériích a metodám pro jejich získávání pomocí algoritmu Apriori a metody GUHA. V závěru práce lze najít popis dostupných komerčních i nekomerčních nástrojů využívající asociační pravidla. Na praktickém příkladu je demonstrováno získávání asociačních pravidel a ověření jejich základních vlastností. |
cze |
| dc.format |
70 s., 5 s. příloh |
cze |
| dc.language.iso |
cze |
|
| dc.publisher |
Univerzita Pardubice |
cze |
| dc.subject |
association rules |
eng |
| dc.subject |
apriori algorithm |
eng |
| dc.subject |
Data Mining |
cze |
| dc.subject |
asociační pravidla |
cze |
| dc.subject |
apriori algoritmus |
cze |
| dc.subject |
GUHA |
cze |
| dc.subject |
data |
cze |
| dc.subject |
Clementine |
cze |
| dc.title |
Získávání asociačních pravidel z databází |
cze |
| dc.title.alternative |
Obtaining association rules from databases |
eng |
| dc.type |
diplomová práce |
cze |
| dc.contributor.referee |
Kašparová, Miloslava |
|
| dc.date.accepted |
2007 |
|
| dc.description.abstract-translated |
Aim this thesis is clear up problems obtaining association rules from database. Specify fundamental terms from areas Data Mining and from areas association rules. Describe and analyze individual method. Describe accessible tools making use association rules in conjunction with instances using. Verify characteristics association rules on practical example. In preamble work are determinate fundamental terms from areas Data Mining. Next part of work is devoted to association rules, basic conceptions, characters, partition rules according to different criteria and methods for their obtaining by the help of algorithm Apriori and method GUHA. At the close of thesis can be find description of accessible commercial and noncommercial tools exploiting association rules. On practical example is illustrated obtaining association rules and check their basic feature. |
eng |
| dc.description.department |
Ústav systémového inženýrství a informatiky |
cze |
| dc.thesis.degree-discipline |
Informatika ve veřejné správě |
cze |
| dc.thesis.degree-name |
Ing. |
cze |
| dc.thesis.degree-grantor |
Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní |
cze |
| dc.identifier.signature |
D17816 |
|
| dc.thesis.degree-program |
Systémové inženýrství a informatika |
cze |
| dc.description.grade |
Dokončená práce s úspěšnou obhajobou |
cze |
