асоціативне правило

Аналіз алгоритму Apriori для структурованих та неструктурованих даних

Проаналізовано алгоритм Apriori як метод пошуку асоціативних правил у структурованих та неструктурованих даних з погляду кількості знайдених правил, швидкодії та потреб в обчислювальних ресурсах. Неструктуровані дані тісно пов’язані з терміном Big Data. Актуальним завданням інженерії даних є виявлення ефективних засобів опрацювання неструктурованої інформації. Для проведення обчислювальних експериментів розроблено програмну систему, що опрацьовує дані алгоритмом Apriori, предметною областю якої вибрано торгівлю. Така система може бути прототипом реальної рекомендаційної системи.

Models and methods for building web recommendation systems

Сучасна мережа Інтернет містить велику кількість веб-сайтів і сторінок на кожному веб-сайті. Веб-систему рекомендацій (рекомендаційну систему для веб- сторінок), як правило, втілюють на веб-серверах і використовують для даних, отриманих зі збірки проглянутих веб-шаблонів (неявні дані) чи реєстраційних даних користувачів (явні дані). Розглянуто методи і алгоритми рекомендаційних веб-систем, основаних на технології видобування даних (веб-аналіз).