Není k dispozici

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03099722" target="_blank" >RIV/68407700:21230/04:03099722 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Trend Analysis in Stulong Data

Popis výsledku v původním jazyce

The ECML/PKDD data mining challenge concerns a dataset describing the data collected during a longitudinal study of atherosclerosis prevention on around 1400 middle-aged men (Stulong study). The data challenge entry from the Czech Technical University inPrague focuses on trend analysis in this dataset. Firstly, it proposes and verifies a preprocessing method based on windowing. The suggested approach guarantees that the identified trend aggregates are generated without falling into the trap of introducing anachronistic attributes. Secondly, it applies the windowing method to the Stulong dataset. Finally, it studies influence of these trend aggregates on a possible future development of cardiovascular diseases (CVDs).

Název v anglickém jazyce

Trend Analysis in Stulong Data

Popis výsledku anglicky

The ECML/PKDD data mining challenge concerns a dataset describing the data collected during a longitudinal study of atherosclerosis prevention on around 1400 middle-aged men (Stulong study). The data challenge entry from the Czech Technical University inPrague focuses on trend analysis in this dataset. Firstly, it proposes and verifies a preprocessing method based on windowing. The suggested approach guarantees that the identified trend aggregates are generated without falling into the trap of introducing anachronistic attributes. Secondly, it applies the windowing method to the Stulong dataset. Finally, it studies influence of these trend aggregates on a possible future development of cardiovascular diseases (CVDs).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2004

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the Discovery Chalenge 2004 - A Collaborative Effort in Knowledge Discovery from Databases

ISBN

—

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

56-67

Název nakladatele

Vysoká škola ekonomická

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Pisa

Datum konání akce

20. 9. 2004

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—