Hodnocení (ne)zajímavosti asociačních pravidel za využití báze znalostí
Date issued
2017
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Západočeská univerzita v Plzni
Abstract
Dolování asociačních pravidel je jednou z populárních data minin-gových metod, prostřednictvím které lze objevovat zajímavé vztahy v datech. Asociační pravidla jsou využitelná nejen pro analýzu chování zákazníků, ale ta-ké pro tvorbu klasifikačních modelů či pro detekci výjimek. Algoritmy pro hle-dání asociačních pravidel mají však také jednu nevýhodu – velké množství na-lézaných výsledků. Při ručním řešení analytické otázky se musí data miningový expert probrat velkým množstvím pravidel a vybrat z nich jen ta opravdu zají-mavá. V rámci tohoto příspěvku je představena metoda výběru (ne)zajímavých asociačních pravidel dle jejich podobnosti s pravidly dříve vybranými do báze znalostí. Tato metoda postprocessingu je implementována ve webovém data miningovém systému EasyMiner.
Description
Subject(s)
asociační pravidla, následné zpracování, podobnost asociačních pravidel, báze znalostí, EasyMiner
Citation
STEINBERGER, Josef ed.; ZÍMA, Martin ed.; FIALA, Dalibor ed.; DOSTAL, Martin ed.; NYKL, Michal ed. Data a znalosti 2017: sborník konference, Plzeň, Hotel Angelo 5. - 6. října 2017. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2017, s. 61-66. ISBN 978-80-261-0720-0.