| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Primerjava algoritmov Apriori in GSP nad podatki Covid-19 z osredotočenjem na časovno dimenzijo : diplomsko delo
Avtorji:ID Kulčar, Vita (Avtor)
ID Fister, Iztok (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Novak, Damijan (Komentor)
Datoteke:.pdf VS_Kulcar_Vita_2025.pdf (2,46 MB)
MD5: 5FC597073906ED2FFA6FF5398082A401
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Diplomsko delo se osredotoča na uporabo metod podatkovnega rudarjenja, specifično, na odkrivanje asociativnih pravil. V uvodu so predstavljeni osnovni pojmi in tehnike rudarjenja, vključno z merami zanimivosti, ki se uporabljajo za analizo povezanosti med različnimi elementi v podatkih. Delo podrobno opisuje algoritem Apriori in algoritem posplošenih zaporednih vzorcev, njune prednosti in slabosti ter implementacijo za generiranje pogostih vzorcev in oblikovanje pravil. Osredotoča se tudi na analizo podatkov z upoštevanjem časovne dimenzije in preučevanje rezultatov rudarjenja, vključno z vizualizacijo in interpretacijo ugotovitev.
Ključne besede:algoritem Apriori, algoritem GSP, asociativna pravila, rudarjenje velepodatkov
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[V. Kulčar]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 44 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-91932 Novo okno
UDK:004.6.021(043.2)
COBISS.SI-ID:236609795 Novo okno
Datum objave v DKUM:08.05.2025
Število ogledov:113
Število prenosov:39
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.sl
Opis:Licenca Creative Commons, ki prepoveduje komercialno uporabo in zahteva, da uporabnik predelana dela objavi z enako licenco.
Začetek licenciranja:03.03.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Comparison of the Apriori and GSP algorithms over Covid-19 data with a focus on the temporal dimension
Opis:This thesis focuses on the application of data mining methods, specifically on the discovery of association rules. In the introduction, the basic concepts and techniques of data mining are introduced, including the metrics used to analyse the association between different elements in the data. The work describes in detail the Apriori algorithm and the Generalized Sequential Pattern (GSP) algorithm, their strengths and weaknesses, and their implementation for frequent pattern generation and rule generation. It also focuses on time-domain data analysis and the study of mining results, including visualisation and interpretation of findings.
Ključne besede:Apriori algorithm, GSP algorithm, association rules, big data mining


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici