Інтелектуальний аналіз даних у реляційних інформаційно-аналітичних системах
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2025.4.101Ключові слова:
реляційна модель; інтелектуальний аналіз даних; асоціативні залежності; база даних; дерево рішень; семантична мережа; інформаційна система.Анотація
Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу, а саме побудова дерева рішень, асоціативний аналіз, виявлення закономірностей між пов’язаними подіями на основі даних, які подано реляційною моделлю. Мета – проаналізувати реляційну модель даних, зокрема вплив рівня нормалізації схеми реляційної бази даних на технологію видобування знань на прикладі розроблення семантичної моделі подання знань і асоціативного аналізу даних. У статті необхідно виконати такі завдання: розглянути реляційну модель даних як найбільш популярну й ефективну структуру, яка використовується в інтелектуальних інформаційних системах оброблення та зберігання даних; проаналізувати особливості операції реляційної алгебри щодо застосування агрегатних функцій; розробити загальну формальну постановку завдання видобування знань з бази даних реляційного типу; розглянути поняття функціональних асоціативних правил, алгоритм генерації дерев рішень ID3, орієнтований на оброблення даних у реляційних системах. Упроваджено такі методи: реляційна алгебра, теорія нормалізації відношень, порівняльний аналіз. Досягнуті результати. Досліджено реляційну модель даних як найбільш ефективну структуру, що використовується в інтелектуальних інформаційних системах оброблення та зберігання даних. Виокремлено та проаналізовано групу агрегатних функцій реляційних баз даних щодо ключових атрибутів відношення, що дає змогу будувати логічні залежності між інформаційними одиницями предметної галузі, яка аналізується. Формально сформульовано задачу видобування знань з бази даних. Запропоновано поняття функціональних асоціативних правил. Ретельно проаналізовано алгоритм генерації дерев рішень ID3, орієнтований на оброблення даних у реляційних системах. Семантична мережа, побудована на основі запропонованого підходу, сприяє підвищенню ефективності систем підтримки прийняття рішень. Висновки. Запропонований у статті універсальний підхід до побудови реляційної моделі даних інформаційної системи пошуку асоціативних закономірностей у даних дає змогу розв’язувати цілий клас типових завдань, в яких об’єкти пов’язані відношенням "багато до багатьох", або M → N. Реляційна модель бази даних запропонована як універсальна інформаційна структура для виконання завдань асоціативного аналізу та подання знань у вигляді семантичної мережі. Наведені в статті приклади підтверджують ефективність розроблених і розглянутих підходів до розв’язання задачі інтелектуального аналізу даних у середовищі реляційних систем. Виконання поставленої задачі виявлення знань у даних дасть змогу підвищити якість прийнятих управлінських рішень.
Посилання
References
Xuanhe, Z., Chengliang, C., Guoliang, L., Ji, S. (2022), "Database Meets Artificial Intelligence: A Survey". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 34, No. 3, Р. 1096–1116. DOI: 10.1109/TKDE.2020.2994641
Chen, J., Sun, J., Wang, G. (2022), "From Unmanned Systems to Autonomous Intelligent Systems". Engineering, 12(5), Р. 16–19. DOI: 10.1016/j.eng.2021.10.007
Zhang, F., Yuan, N. J., Lian, D., Xie, X., Ma, W.-Y. (2016), "Collaborative knowledge base embedding for recommender systems". Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Р. 353–362. DOI: 10.1145/2939672.2939673
Avrunin, O., Vlasov, O., Filatov, V. (2020), "Model of semantic integration of information systems properties in relay database reengineering problems". Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, 4 (14), Р. 5–12. DOI: 10.30837/itssi.2020.14.005
Cappuzzo, R., Papotti, P., Thirumuruganathan, S. (2020), "Creating embeddings of heterogeneous relational datasets for data integration tasks". In Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD international conference on management of data. Р. 1335 – 1349. DOI: 10.1145/3318464.3389742
Shi, C., Li, Y., Zhang, J., Sun, Y., Yu, P. S. (2017), "A Survey of Heterogeneous Information Network Analysis". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 29(1), Р. 17–37. DOI: 10.1109/TKDE.2016.2598561
Parciak, M., Weytjens, S., Hens, N., Neven, F., Peeters, L. M., Vansummeren, S. (2025), "Measuring approximate functional dependencies: a comparative study". The VLDB Journal, 34(4). DOI: 10.1007/s00778-025-00931-x
Filatov, V., Doskalenko, S. (2018), "On the Approach to Searching for Functional Dependences of Data in Relational Systems". Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, 1 (3), Р. 54–58. DOI: 10.30837/2522-9818.2018.3.054
Filatov, V., Semenets, V., Zolotukhin, O. (2019), "Synthesis of Semantic Model of Subject Area at Integration of Relational Databases". 2019 IEEE 8th International Conference on Advanced Optoelectronics and Lasers (CAOL). DOI: 10.1109/caol46282.2019.9019532
Filatov V., Kovalenko A. (2019), "Fuzzy Systems in Data Mining Tasks". Advances in Spatio-Temporal Segmentation of Visual Data. Studies in Computational Intelligence, Vol 876. Springer, Cham P. 243–274. DOI: 10.1007/978-3-030-35480-0_6
Glava, M., Malakhov, V. (2018), "Information Systems Reengineering Approach Based on the Model of Information Systems Domains". International Journal of Software Engineering and Computer Systems (IJSECS). Vol. 4, Р. 95–105. DOI: 10.15282/ijsecs.4.1.2018.8.0041
Codd, E. F. (1983), "A relational model of data for large shared data banks". Communications of the ACM. Vol. 26, No. 1. P. 64–69. DOI: 10.1145/357980.358007
Maier, D. (1983), The theory of relational databases. London: Pitman, 637 p.
Wan, X., Han, X., Wang, J., Li, J. (2024), "Efficient Discovery of Functional Dependencies on Massive Data". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36(1), Р. 107–121. DOI: 10.1109/tkde.2023.3288209
Wang, Y. (2025), "Design and Implementation of a General Data Collection System Architecture Based on Relational Database Technology. In: Xu, Z., Alrabaee, S., Loyola-González, O., Ab Rahman, N.H. (eds) Cyber Security Intelligence and Analytics. CSIA 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, Vol 1351. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-031-88287-6_53
Date, C. J. (2003), Introduction to database systems. Pearson Education, Limited. 1024 p.
Hector Garcia-Molina, Jennifer Widom, Jeffrey D. Ullman (2013), Database systems the complete book. Pearson India Education, 1139 p.
Sliusarenko, T., Filatov, V. (2023), "Relational vs non-relational databases". Grail of science. No. 23. P. 269–271. DOI: 10.36074/grail-of-science.23.12.2022.41
Filatov, V. O., Yerokhin, A. L., Zolotukhin, O. V., Kudryavtseva, M. S. (2019), "Information space model in tasks of distributed mobile objects managing". Information Extraction and Processing, 2019(47), Р. 80–86. DOI: 10.15407/vidbir2019.47.080
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
