diplomsko delo
Vito Abeln (Avtor), Iztok Fister (Mentor)

Povzetek

Diplomska naloga predstavlja postopek iskanja skritih podatkov iz meritev kvalitete zraka s pomočjo rudarjenja asociativnih pravil. Rudarjenje asociativnih pravil je tehnika, preko katere lahko pridobimo zanimive povezave med podatki iz večjih podatkovnih množic. V zaključnem delu smo prikazali postopek pridobivanja podatkov, obdelavo podatkov, razlago uporabljenih algoritmov in njihovo implementacijo. Opisali smo algoritme Apriori, ECLAT in Fp-growth, ki se uporabljajo pri asociativnem rudarjenju pravil. Predstavili smo tudi numerično rudarjenje asociativnih pravil, pri katerem smo uporabili algoritem optimizacije roja delcev. Rezultati rudarjenja so razkrili različne povezave med vrednostmi meritev, ki smo jih razložili in vizualizirali s pomočjo raznih grafov.

Ključne besede

rudarjenje asociativnih pravil;kvaliteta zraka;asociativna pravila;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [V. Abeln]
UDK: 004.62(043.2)
COBISS: 181668355 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 321
Št. prenosov: 25
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Searching for hidden information of air quality measures with data mining
Sekundarni povzetek: This thesis presents a procedure for finding hidden data from air quality measurements using associtation rule mining. Association rule mining is a technique through which interesting associations between data from large datasets can be extracted. In this thesis we show the data mining process, data processing, explanation of the algorithms used and their implementation. We describe the Apriori, ECLAT and Fp-growth algorithms used in associative rule mining. We also presented numerical associative rule mining which used the particle swarm optimisation algorithm. The mining results revealed different relationships between the measurement values, which we explained and visualised using different graphs.
Sekundarne ključne besede: association rule mining;air quality;association rules;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (61 f.))
ID: 19965742