Виявлення залежностей даних
У статті описується розроблений алгоритм пошуку залежностей у підмножинах об’єктів досліджуваного набору даних. Даний алгоритм дозволяє ефективно виявляти асоціативні залежності за заданими критеріями якості. Застосування розробленого методу виявлення залежностей в даних можливе в багатьох предметни...
Saved in:
| Published in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Date: | 2012 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83972 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Виявлення залежностей даних / О.Ю. Пшеничний // Мат. машини і системи. — 2012. — № 1. — С. 89-97. — Бібліогр.: 4 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | У статті описується розроблений алгоритм пошуку залежностей у підмножинах об’єктів досліджуваного набору даних. Даний алгоритм дозволяє ефективно виявляти асоціативні залежності за заданими критеріями якості. Застосування розробленого методу виявлення залежностей в даних можливе в багатьох предметних галузях та дозволяє виявити нові закономірності в даних, що покращує роботу фахівців та якість прийнятих ними рішень.
В статье описан разработанный алгоритм поиска зависимостей в подмножествах объектов исследуемого набора данных. Данный алгоритм позволяет эффективно выявлять ассоциативные зависимости в данных по заданным критериям качества. Использование разработанного метода поиска зависимостей в данных возможно в многих предметных областях и позволяет выявить новые закономерности в данных, что улучшает работу специалистов и качество принятых ими решений.
The worked out algorithm of data search dependencies in the object subsets of investigated dataset is described in the article. This algorithm allows effectively reveal associative dependencies based on specified quality criteria. Application of developed data dependency detection method is possible in many specializations and allows finding new data patterns which improves work and decisions quality of specialists.
|
|---|---|
| ISSN: | 1028-9763 |