Извлечение и представление закономерностей из бинарных контекстов
View/ Open:
URI (for links/citations):
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/144214Author:
Ленда, Елена Андреевна
Scientific Advisor:
Семенова, Дарья Владиславовна
Corporate Contributor:
Институт математики и фундаментальной информатики
Кафедра высшей и прикладной математики
Date:
2021Bibliographic Citation:
Ленда, Елена Андреевна. Извлечение и представление закономерностей из бинарных контекстов [Электронный ресурс] : выпускная квалификационная работа бакалавра : 01.03.02 / Е. А. Ленда. — Красноярск : СФУ, 2021.Graduate Speciality:
01.03.02 Прикладная математика и информатикаAcademic Degree or Qualification:
БакалаврТекст работы публикуется с изъятиями.
Abstract:
Извлечение закономерностей позволяет выявлять часто встречающиеся сочетания элементов в базах данных в виде причинно-следственных связей и использовать обнаруженные связи для прогноза.
Средством описания причинно – следственных связей в базах данных, представленных матрицей «объект – признак», служат ассоциативные правила. Ассоциативных анализ оперирует довольно большим количеством разнообразных методов, применение которых ограничивается размерностью современных баз данных.
Цель работы — исследование моделей и алгоритмов реализации извлечения ассоциативных правил из бинарных контекстов.
В работе рассмотрены положения анализа формальных понятий. Изучены основные подходы к решению задачи поиска множества ассоциативных правил из заданного формального контекста. Разработаны программные модули, реализующие алгоритмы Apriori, Close и MClose для поиска ассоциативных правил из баз данных и проведены вычислительные эксперименты на реальных экономических контекстах, которые характеризуют уровень цифровизации рынков B2B,B2C и B2G.