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"

                              
  ##    ##   ####   #     ##  
 #  #  #  #  #     ##    #    
 #  #  #  #  #      #    #    
  ##    ##   ###    #    ###  
 #  #  #  #     #   #    #  # 
 #  #  #  #     #   #    #  # 
  ##    ##   ###    #     ##  
                              
                              

Введите число, изображенное выше:

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 02.12.2014

  • Классификация 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 13.01.2013

  • Характеристика 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 25.06.2013

  • Задачи 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 17.04.2012

  • Изучение 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 25.06.2013

  • Классификация 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 19.05.2011

  • Описание 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 14.06.2013

  • APRIORI - 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 21.12.2015

  • Проблема 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

  • Обоснование выбора метода извлечения ключевых слов. Анализ предметной области, проектирование информационной системы поиска релевантных документов. Реализация запросов к электронным библиотекам. Реализация интерфейса системы поиска релевантных документов.

    дипломная работа [1,1 M], добавлен 21.09.2016

  • Разработка комплекса интеллектуального анализа данных, получаемых в процессе работы коммерческого предприятия розничной торговли. Исследование стационарности ассоциаций, выявление частоты появления ассоциаций. Скрипты для создания баз данных и таблиц.

    курсовая работа [706,3 K], добавлен 07.08.2013

  • Применение грамматических правил на языке Prolog. Использование грамматики для формирования лингвистической информации. Классификация грамматических формальных систем по их порождающей способности. Преобразование правил DCG интерпретатором Prolog.

    презентация [72,5 K], добавлен 17.10.2013

  • База знаний - структурированная информация из области знаний для использования кибернетическим устройством (человеком). Классификация, структура, формат представления знаний, интеллектуальные системы поиска информации. Базы знаний на примере языка Пролог.

    презентация [51,3 K], добавлен 17.10.2013

  • Программные системы искусственного интеллекта, экспертные системы как их разновидность. Автоматизированное формирование баз знаний в формате CLIPS на основе анализа баз данных СУБД Cache. Программные средства и технологии. Описание программной системы.

    дипломная работа [5,1 M], добавлен 25.05.2012

  • Сутність та значення алгоритму пошуку асоціативних правил, задачі та сфера використання. Приклад розрахунку показників транзакцій в супермаркеті. Особливості видозміни асоціативних правил. Ознайомлення з аналітичною платформою Deductor, її робота.

    лабораторная работа [1,3 M], добавлен 19.03.2011

  • Применение методов многомерного анализа для визуализации взаимосвязей web и социальных сетей в социологических исследованиях. Системы интеллектуального поиска данных Nigma.ru, Wolfram Alpha и Quintura. Социологическая информация и эмпирические данные.

    презентация [2,6 M], добавлен 09.10.2013

  • Средства обеспечения гибкости моделей. Анимация и планирование детали. Настройка глобальных привязок. Параметризация в эскизах. Характеристика особенностей проецирования объектов. Создание ассоциативного чертежа. Использование переменных и выражений.

    методичка [2,6 M], добавлен 25.06.2013

  • Пример экспертной системы с использованием метода Криса-Нейлора. Структура базы данных. Стратегия вывода результатов выбора страны. Руководство пользователя, редактирование базы знаний. Режим тестирования, его завершение, блок объяснения решения.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 29.12.2012

  • Программная реализация метода оптимальной классификации одномерного упорядоченного множества на основе "склеивания с ближайшим". Проверка работоспособности программы на основе алгоритмов классификации, вычислительные эксперименты по оценке эффективности.

    курсовая работа [414,4 K], добавлен 24.05.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.