дипломная работа Рекомендательные системы на основе ассоциативных правил
Проблема переизбытка информации, которая влечет трудности в выделении релевантных знаний, топиков, объектов из доступного множества. Рассмотрение популярного метода интеллектуального анализа данных, заключающегося в построении ассоциативных правил.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.08.2016 |
| Размер файла | 417,7 K |
Подобные документы
Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014"Наивная" модель прогнозирования. Прогнозирование методом среднего и скользящего среднего. Метод опорных векторов, деревьев решений, ассоциативных правил, системы рассуждений на основе аналогичных случаев, декомпозиции временного ряда и кластеризации.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 02.12.2014Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа [26,1 K], добавлен 13.01.2013Характеристика основных средств обеспечения гибкости моделей в системе КОМПАС-3D. Разработка параметрического эскиза операции, настройка опций в программе. Особенности метода создания ассоциативных чертежей по твердотельным параметрическим моделям.
лабораторная работа [376,7 K], добавлен 25.06.2013Задачи применения модели персонализации в сети Интернет. Программная реализация интеллектуальной системы, позволяющей при заданном запросе подбирать клиенту необходимый косметический товар. Использование ассоциативных правил для разработки программы.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.04.2012Изучение основных средств обеспечения гибкости моделей в системе КОМПАС-3D. Изучение метода создания ассоциативных чертежей по твердотельным параметрическим моделям. Характеристика видов параметризации. Понятие вида чертежа. Управление состоянием видов.
презентация [1,6 M], добавлен 25.06.2013Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013APRIORI - масштабируемый алгоритм поиска ассоциативных правил. Создание официального информационного портала для студенческого совета УлГУ "Династия". Принципы построение и создания хранилища данных. Перенос информационного портала на сервер ulsu.ru.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.12.2015Проблема представления знаний. Представление декларативных знаний как данных, наделенных семантикой. Представление процедурных знаний как отношений между элементами модели, в том числе в виде процедур и функций. Представление правил обработки фактов.
курсовая работа [33,1 K], добавлен 21.07.2012