Еволюційний метод факторного аналізу даних, представлених у вигляді баз транзакцій

Автор(и)

  • Татьяна Анатольевна Зайко Запорізький національний технічний університет вул. Жуковського, 64, м. Запоріжжя, 69063, Україна
  • Андрій Олександрович Олійник Запорізький національний технічний університет вул. Жуковського, 64, м. Запоріжжя, 69063, Україна
  • Сергій Олександрович Субботін Запорізький національний технічний університет вул. Жуковського, 64, м. Запоріжжя, 69063, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18859

Ключові слова:

асоціативне правило, база правил, ознака, транзакція, еволюційний пошук

Анотація

Вирішено задачу автоматизації факторного аналізу в транзакційних базах даних. Метою роботи було створення еволюційного методу факторного аналізу для пошуку прихованих залежностей у транзакційних базах даних. Запропоновано метод факторного аналізу, в якому формування груп близьких ознак виконується на основі еволюційного підходу, оцінювання еквівалентності термів ознак здійснюється шляхом видобування асоціативних правил.

Біографії авторів

Татьяна Анатольевна Зайко, Запорізький національний технічний університет вул. Жуковського, 64, м. Запоріжжя, 69063

Аспірант

Кафедра програмних засобів 

Андрій Олександрович Олійник, Запорізький національний технічний університет вул. Жуковського, 64, м. Запоріжжя, 69063

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра програмних засобів

Сергій Олександрович Субботін, Запорізький національний технічний університет вул. Жуковського, 64, м. Запоріжжя, 69063

Кандидат технічних наук, професор

Кафедра програмних засобів

Посилання

  1. Encyclopedia of artificial intelligence [Text] / eds.: J. R. Dopico, J. D. de la Calle, A. P. Sierra. – New York : Information Science Reference, 2009. – Vol. 1–3. – 1677 p.
  2. Зайченко, Ю. П. Основи проектування інтелектуальних систем : навчальний посібник [Текст] / Ю. П. Зайченко. – К.: Слово, 2004.– 352 с.
  3. Прогрессивные технологии моделирования, оптимизации и интеллектуальной автоматизации этапов жизненного цикла авиационных двигателей : монография [Текст] / [А. В. Богуслаев, Ал. А. Олейник, Ан. А. Олейник, Д. В. Павленко, С. А. Субботин] ; под ред. Д. В. Павленко, С. А. Субботина. – Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2009. – 468 с.
  4. Jolliffe, I. T. Principal Component Analysis [Text] / I. T. Jolliffe. – Berlin : Springer-Verlag. – 2002. – 489 p.
  5. Rummel, R. J. Applied Factor Analysis [Text] / R. J. Rummel. – Evanston : Northwestern University Press. – 1988. – 617 p.
  6. Иберла, К. Факторный анализ [Текст] / К. Иберла. – М. : Статистика. – 1980. – 398 с.
  7. McLachlan, G. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition [Text] / G. McLachlan. – New Jersey : John Wiley & Sons. – 2004. – 526 p.
  8. Субботін, С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень : навчальний посібник [Текст] / С. О. Субботін. – Запорiжжя : ЗНТУ, 2008. – 341 с.
  9. Gkoulalas-Divanis, A. Association Rule Hiding for Data Mining [Text] / A. Gkoulalas-Divanis,V. S. Verykios. – New York : Springer-Verlag. – 2010. – 150 p.
  10. Zhang, C. Association rule mining: models and algorithms [Text] / C. Zhang, S. Zhang. – Berlin : Springer-Verlag. – 2002. – 238 p.
  11. The Practical Handbook of Genetic Algorithms [Text] / ed. L. D. Chambers. – Florida: CRC Press, 2000. – Vol. I: Applications. – 520 p.
  12. Субботін, С. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: монографія [Текст] / С. О. Субботін, А. О. Олійник, О. О. Олійник ; під заг. ред. С.О. Субботіна. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2009. – 375 с.
  13. Haupt, R. Practical Genetic Algorithms [Text] / R. Haupt, S. Haupt. – New Jersey: John Wiley & Sons, 2004. – 261 p.
  14. Zhao, Y. Post-mining of association rules: techniques for effective knowledge extraction [Text] / Y. Zhao, C. Zhang, L. Cao. – New York : Information Science Reference. – 2009. – 372 p.
  15. Dopico, J. R., Calle, J. D., Sierra, A. P. (2009). Encyclopedia of artificial intelligence. New York : Information Science Reference, 1677.
  16. Zajchenko, Ju. P. (2004). Osnovi proektuvannja іntelektualnih sistem. Kyiv : Slovo, 352.
  17. Boguslaev, A. V., Olіinyk, O. O, Olіinyk, A. O., Pavlenko, D. V., Subbotin, S. A. (2009). Progressivnye tehnologii modelirovanija, optimizacii i intellektualnoj avtomatizacii jetapov zhiznennogo cikla aviadvigatelej : monografija. Zaporozhe : Motor Sich, 468.
  18. Jolliffe, I. T. (2002). Principal Component Analysis. Berlin : Springer-Verlag, 489.
  19. Rummel, R. J. (1988). Applied Factor Analysis. Evanston : Northwestern University Press, 617.
  20. Iberla, K. (1980). Faktornyj analiz. Moscow : Statistika, 398.
  21. McLachlan, G. (2004). Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. New Jersey : John Wiley & Sons, 526.
  22. Subbotіn, S. O. (2008). Podannja j obrobka znan' u sistemah shtuchnogo іntelektu ta pіdtrimki prijnjattja rіshen. Zaporizhzhja : ZNTU, 341.
  23. Gkoulalas-Divanis, A., Verykios, V. S. (2010). Association Rule Hiding for Data Mining. New York : Springer-Verlag, 150.
  24. Zhang, C., Zhang, S. (2002). Association rule mining: models and algorithms. Berlin : Springer-Verlag, 238.
  25. Chambers, L. D. (2000). The Practical Handbook of Genetic Algorithms. Florida : CRC Press, 520.
  26. Subbotіn, S. O., Olіinyk, A. O., Olіinyk, O. O. (2009). Neіterativnі, evoljucіjnі ta multiagentnі metodi sintezu nechіtkologіchnih і nejromerezhnih modelej. Zaporіzhzhja : ZNTU, 375.
  27. Haupt, R. Haupt, S. (2004). Practical Genetic Algorithms. New Jersey: John Wiley & Sons, 261.
  28. Zhao, Y., Zhang, C., Cao, L. (2009). Post-mining of association rules: techniques for effective knowledge extraction. New York : Information Science Reference, 372.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-12-13

Як цитувати

Зайко, Т. А., Олійник, А. О., & Субботін, С. О. (2013). Еволюційний метод факторного аналізу даних, представлених у вигляді баз транзакцій. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(2(66), 11–15. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18859

Номер

Том 6 № 2(66) (2013): Інформаційні технології. Системи керування в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Татьяна Анатольевна Зайко, Андрій Олександрович Олійник, Сергій Олександрович Субботін

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.