Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Dependencies among attributes given by fuzzy confirmation measures

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F12%3AA120103V" target="_blank" >RIV/61988987:17610/12:A120103V - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Dependencies among attributes given by fuzzy confirmation measures

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper is a contribution to theoretical background of data mining, more precisely to fuzzy association analysis. We consider three the most commonly used confirmation measures and we study relations among found and known associations given by them. Good understanding of such relationships is necessary for creating more efficient algorithms or for subsequent work with found associations as well as for cooperation with the consumer of the data mining process. Even if our motivation to this work arosefrom mining of linguistic associations, found properties that coincide with semantics of mined associations are valid in general. Additionally, some examples showing how to use obtained properties are also contained in this paper.

  • Název v anglickém jazyce

    Dependencies among attributes given by fuzzy confirmation measures

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is a contribution to theoretical background of data mining, more precisely to fuzzy association analysis. We consider three the most commonly used confirmation measures and we study relations among found and known associations given by them. Good understanding of such relationships is necessary for creating more efficient algorithms or for subsequent work with found associations as well as for cooperation with the consumer of the data mining process. Even if our motivation to this work arosefrom mining of linguistic associations, found properties that coincide with semantics of mined associations are valid in general. Additionally, some examples showing how to use obtained properties are also contained in this paper.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1M0572" target="_blank" >1M0572: Data, algoritmy, rozhodování</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    EXPERT SYST APPL

  • ISSN

    0957-4174

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    39

  • Číslo periodika v rámci svazku

    9

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    7591-7599

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus