OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * : The Role of a T-norm and Partitioning in Fuzzy Association Analysis
Citace : Rusnok, P. a Kupka, J. The Role of a T-norm and Partitioning in Fuzzy Association Analysis. In: Strengthening Links between Data Analysis and Soft Computing. Springer-Verlag, 2014. s. 283-291. ISBN 978-3-319-10764-6.
Podnázev :
Rok * : 2015
Obor * : Obecná matematika
Počet stran * : 9
Strana od * : 283
Strana do * : 291
Forma vydání * : Tištená verze
Kód ISBN * : 978-3-319-10764-6
Kód ISSN : 2194-5357
Název sborníku * : Strengthening Links between Data Analysis and Soft Computing
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : Springer-Verlag
Místo vydání * : Neuveden
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : 7th International Conference on Soft Methods in Probability and Statistics
Místo konání konference * : Varšava
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID :
Klíčová slova anglicky * :
fuzzy association analysis, t-norm, association rules
Popis v původním jazyce * :
Fuzzy association analysis extracts relationships from data. The result of fuzzy association analysis depends on a chosen t-norm that is used for calculating confidence and support measures of mined association rules. We show that the set of mined association rules might change depending on the t-norm. We measure the distances of sets of mined rules with different t-norms and also with set of rules mined by crisp association analysis. We experiment with various datasets and partitioning methods to examine relationships of mined rules by different t-norms. Our experiments shed new light on application of fuzzy association mining and confirm that fuzzy association analysis usually brings signifficantly different results when compared to results given by crisp (non-fuzzy) association analysis.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17610/14:A1501B7C

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}