МЕТОД ПОШУКУ АСОЦІАТИВНИХ ЗАЛЕЖНОСТЕЙ У ВЕЛИКИХ ДАНИХ
Ключові слова:
ВЕЛИКІ ДАНІ, АСОЦІАТИВНЕ ПРАВИЛО, ЗАЛЕЖНІСТЬ ДАНИХ, СКЛАДНІСТЬ АЛГОРИТМУ, ПАРАЛЕЛЬНЕ ОПРАЦЮВАННЯАнотація
В роботі запропоновано метод аналізу Великих даних в умовах наявності різних джерел даних та різних методів опрацювання цих даних. Описано складові проблеми опрацювання різнотипних даних. Уведено поняття асоціативної залежності, розроблено метод пошуку залежностей, визначено ефективність та можливості його розпаралелення. Здійснено порівняльний аналіз ефективності методів пошуку асоціативних правил.
Посилання
Zaki, M. J. (2000). Scalable algorithms for association mining. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering12(3): 372–3900с.
J. Han, H. Pei, and Y. Yin. Mining Frequent Patterns without Candidate Generation. In: Proc. Conf. on the Management of Data (SIGMOD’00, Dallas, TX). ACM Press, New York, NY, USA 2000.
Пшеничний О.Ю. Математичне та програмне забезпечення виявлення кон’юнктивних асоціативних залежностей у великих масивах даних : автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук : 01.05.03 – математичне та програмне забезпечення обчислювальних машин і систем /Олександр Юрійович Пшеничний ; Національний університет «Львівська політехніка» . - Львів, 2012. - 24 с.
Delgado, M., Ruiz, M.D. & S nchez, D., New approaches for discovering exception and anom- alous rules. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 19(02), pp. 361–399, 2011.
Berzal, Fernando, et al., A new framework to assess association rules. In Advances in Intelligent Data Analysis, Springer Berlin: Heidelberg, pp. 95–104, 2001.
H llermeier, E., Association rules for expressing gradual dependencies. In Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, Springer Berlin: Heidelberg, pp. 200–211, 2002.
Шаховська Н.Б. Програмне та алгоритмічне забезпечення сховищ та просторів даних: Монографія / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2010. – 194 с.
Шаховська Н.Б. Структура та задачі простору даних // Складні системи і процеси. 2008. №1. С. 73—86.
Big Data Dimensions, http://www.klarityanalytics.com/392 dimensions of big data.html
Agrawal, Rakesh, Imielinski, Tomasz & Swami, Arun, Mining association rules between sets of items in large databases. ACM SIGMOD Record, 22, pp. 207–216, 1993.
