Název:	OLAP recommender: supporting navigation in OLAP cubes using association rule mining
Autoři:	Koukal, Bohumil Chudán, David Svátek, Vojtěch
Citace zdrojového dokumentu:	STEINBERGER, 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.
Datum vydání:	2017
Nakladatel:	Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu:	konferenční příspěvek conferenceObject
URI:	https://www.zcu.cz/export/sites/zcu/pracoviste/vyd/online/DataAZnalosti2017.pdf http://hdl.handle.net/11025/26333
ISBN:	978-80-261-0720-0
Klíčová slova:	OLAP navigace;pravidla sdružení GUHA;řízené analýzy
Klíčová slova v dalším jazyce:	OLAP navigation;GUHA association rules;guided analytics
Abstrakt v dalším jazyce:	The 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.
Práva:	© Západočeská univerzita v Plzni
Vyskytuje se v kolekcích:	Data a znalosti 2017 Data a znalosti 2017

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