Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorKoukal, Bohumil
dc.contributor.authorChudán, David
dc.contributor.authorSvátek, Vojtěch
dc.contributor.editorSteinberger, Josef
dc.contributor.editorZíma, Martin
dc.contributor.editorFiala, Dalibor
dc.contributor.editorDostal, Martin
dc.contributor.editorNykl, Michal
dc.date.accessioned2017-10-09T08:42:49Z
dc.date.available2017-10-09T08:42:49Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationSTEINBERGER, Josef ed.; ZÍMA, Martin ed.; FIALA, Dalibor ed.; DOSTAL, Martin ed.; NYKL, Michal ed. Data a znalosti 2017: sborník konference, Plzeň, Hotel Angelo 5. - 6. října 2017. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2017, s. 46-50. ISBN 978-80-261-0720-0.cs
dc.identifier.isbn978-80-261-0720-0
dc.identifier.urihttps://www.zcu.cz/export/sites/zcu/pracoviste/vyd/online/DataAZnalosti2017.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/26333
dc.format5 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rights© Západočeská univerzita v Plznics
dc.subjectOLAP navigacecs
dc.subjectpravidla sdružení GUHAcs
dc.subjectřízené analýzycs
dc.titleOLAP recommender: supporting navigation in OLAP cubes using association rule miningen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThe OLAP Recommender tool automates the multidimensional data exploration process and recommends potentially interesting views on the data to the user. It integrates two data analytics methods – OLAP visualisation and data mining, the latter being represented by GUHA association rule mining. Algo-rithms implemented in the tool include automated data discretization, setup of dimensions’ commensurability, automatic design of the data mining task based on the data structure, and mapping between the mined association rules and the corresponding OLAP visualisation. The system was tested with real retail data and with EU structural funds data. The experiments indicate that complemen-tary usage of association rule mining and OLAP analysis identifies relationships in the data with higher success rate than the isolated use of both techniques.en
dc.subject.translatedOLAP navigationen
dc.subject.translatedGUHA association rulesen
dc.subject.translatedguided analyticsen
dc.type.statusPeer-revieweden
Vyskytuje se v kolekcích:Data a znalosti 2017
Data a znalosti 2017

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Koukal.pdfPlný text358,67 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/26333

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.