Generování asociačních pravidel pro velká data

Kotík, Vojtěch

Generování asociačních pravidel pro velká data

dc.contributor.advisor	Platoš, Jan
dc.contributor.author	Kotík, Vojtěch
dc.contributor.referee	Kašpar, Adam
dc.date.accepted	2017-06-05
dc.date.accessioned	2017-08-23T09:28:16Z
dc.date.available	2017-08-23T09:28:16Z
dc.date.issued	2017
dc.description	Import 23/08/2017
dc.description.abstract	Asociační pravidla jsou nástrojem analýzy dat, který umožňuje nacházet vztahy mezi objekty. Jedním z typických využití je analýza nákupních košíků v obchodě pro lepší optimalizaci prodejních taktik. Objem analyzovaných dat stále roste. Dříve navržené algoritmy pro generování asociačních pravidel již nereflektují možnosti současných systémů a proto je nutné je upravit. Tato diplomová práce se zabývá popsáním vybraných algoritmů a jejich úpravou pro efektivní běh v paralelním prostředí velkých dat.	cs
dc.description.abstract	Association rules are data analysis tool which can find relationships between objects. Shopping cart analysis for supermarket optimalization is one of the typical use cases. Volume of data for analysis is constantly growing. Older algorithms for association rules generation cannot fully utilize computational capabilities of state of the art systems and. Adjustment is required. This diploma thesis describes those algorithms and their modification for big data parallel computing.	en
dc.description.department	460 - Katedra informatiky
dc.description.result	výborně	cs
dc.format.extent	3200010 bytes
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.other	OSD002
dc.identifier.sender	S2724	cs
dc.identifier.thesis	KOT0084_FEI_N2647_2612T025_2017
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10084/119145
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava	cs
dc.rights.access	openAccess
dc.subject	asociační pravidla	cs
dc.subject	apriori	cs
dc.subject	eclat	cs
dc.subject	FP Growth	cs
dc.subject	velká data	cs
dc.subject	paralelismus	cs
dc.subject	association rules	en
dc.subject	apriori	en
dc.subject	eclat	en
dc.subject	FP Growth	en
dc.subject	big data	en
dc.subject	parallelism	en
dc.thesis.degree-branch	Informatika a výpočetní technika	cs
dc.thesis.degree-grantor	Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cs
dc.thesis.degree-level	Magisterský studijní program	cs
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Informační a komunikační technologie	cs
dc.title	Generování asociačních pravidel pro velká data	cs
dc.title.alternative	Association Rules Generation for Big Data	en
dc.type	Diplomová práce	cs

Files

Original bundle

Now showing 1 - 4 out of 4 results

Name:: KOT0084_FEI_N2647_2612T025_2017.pdf
Size:: 3.05 MB
Format:: Adobe Portable Document Format

Download

Name:: KOT0084_FEI_N2647_2612T025_2017_priloha.zip
Size:: 7.27 MB
Format:: Unknown data format

Download

Name:: KOT0084_FEI_N2647_2612T025_2017_posudek_vedouci_Platos_Jan.pdf
Size:: 49.09 KB
Format:: Adobe Portable Document Format
Description:: Posudek vedoucího – Platoš, Jan

Download

Name:: KOT0084_FEI_N2647_2612T025_2017_posudek_oponent_Kaspar_Adam.docx
Size:: 23.15 KB
Format:: Microsoft Word XML
Description:: Posudek oponenta – Kašpar, Adam

Download

Collections

Vysokoškolské kvalifikační práce Fakulty elektrotechniky a informatiky / Theses and dissertations of Faculty of Electrical Engineering and Computer Science (FEI)