Naslov
Postupci za učenje asocijativnih pravila
(Association Rules Learning Methods)

Autori
Smoljanić, Marin

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
03.07

Godina
2017

Stranica
46

Mentor
Jović, Alan

Ključne riječi
Asocijativna pravila, Apriori, FP-Growth, signifikantnost, pouzdanost, Weka, Splunk, Python
(Association rules, Apriori, FP-Growth, support, support count, itemset, confidence, Weka, Splunk, Python)

Sažetak
Asocijativna pravila pogodna su za pronalaženje relacijskih odnosa između više varijabli u velikim skupovima podataka. Odnosi između varijabli, takozvana asocijativna pravila, izvode se u obliku implikacija AKO-ONDA. Najčešće korišteni algoritmi generiranja asocijativnih pravila su Apriori, FP-Growth, Tertius, Eclat i OPUS. U okviru ovog rada opisani su principi rada algoritama Apriori i FP-Growth te je opisan postupak implementacija algoritma Apriori unutar sustava za upravljanje podatcima imena Splunk. U konačnici vlastita implementacija algoritma Apriori uspoređena je na više skupova podataka sa postojećom implementacijom istog algoritma u aplikaciji imena Weka.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA