ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ В РЕЛЯЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
DOI:
https://doi.org/10.30837/ITSSI.2020.13.065Ключові слова:
інформаційна система, база даних, реляційна модель даних, інтеграція даних, інтелектуальні системи, видобування знань з даних, інтелектуальний аналіз даних, асоціативні закономірності данихАнотація
Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу реляційних баз даних. Метою проведених досліджень є розробка науково-обґрунтованих моделей підтримки інтелектуальних технологій інтеграції і управління інформаційними ресурсами розподілених обчислювальних систем. Дослідити особливості операційної специфікації реляційної моделі даних. Розробити метод оцінки реляційної моделі даних і процедуру побудови функціональних асоціативних правил при вирішенні задач інтелектуального аналізу реляційних баз даних. Відповідно до поставленої мети досліджень в представленій статті розглядаються наступні завдання: аналіз існуючих методів і технологій інтелектуального аналізу даних. Дослідження методів подання інтелектуальних моделей засобами реляційних систем. Розробка технології оцінки реляційної моделі даних для побудови функціональних асоціативних правил в задачах інтелектуального аналізу реляційних баз даних. Розробка інструментальних засобів проектування і супроводу прикладних задач інтелектуального аналізу даних; розробка прикладних задач інтелектуального аналізу даних. Результати: Проведено аналіз існуючих методів і технологій інтелектуального аналізу даних. Досліджено особливості структурної специфікації реляційної бази даних, формування асоціативних правил для побудови системи підтримки прийняття рішень. Розроблено інформаційну технологію, методика проектування інформаційно-аналітичних систем, на основі реляційної моделі даних, для вирішення практичних завдань інтелектуального аналізу, розроблені практичні рекомендації застосування реляційної моделі даних для побудови функціональних асоціативних правил в задачах інтелектуального аналізу реляційних баз даних, висновок: основним джерелом знань при експлуатації баз даних може бути реляційна база даних. У зв'язку з цим, дослідження властивостей даних є актуальним завданням в побудові систем асоціативних правил. Асоціативні правила з одного боку близькі до логічним моделям, що дозволяє організувати на них ефективні процедури виведення, а з іншого більш наочно відображають знання, ніж класичні моделі. У них відсутні жорсткі обмеження, характерні для логічних обчислень, що дає можливість змінювати інтерпретацію елементів продукції. Пошук асоціативних правил далеко не тривіальна задача, як може здатися на перший погляд. Одна з проблем – алгоритмічна складність при знаходженні часто зустрічаючих наборів елементів, так як з ростом числа елементів експоненціально зростає число потенційних наборів елементів.
Посилання
Gavrilova, T. A., Khoroshevsky, V. F. (2000), Knowledge Base of Intellectual Systems, SPb: Peter, 384 p.
Yesin, V. I. (2012), "Reinzhynirynh isnuyuchykh baz danykh", Systemy obrobky ynformatsyy, KHNU im. V.N. Karazina, Kharkiv, Vol. 2, No. 3 (101), P. 188–191.
Borisov, A. N., Alekseev, A. V., Merkur'eva, G. V. (1989), "Processing of fuzzy information in decision-making systems", Radio and communication.
Ed. S. Osugi, Y. Saeki (1990), The acquisition of knowledge, Мoscow, Мir, 304 p.
Date, K. (2001), Introduction to database systems : trans. from English, Мoscow, Publishing House "Williams", 1072 p.
Filatov, V., Rudenko, D. Grinyova, E. (2014), "Means of integration of heterogeneous data corporate information and telecommunication systems", Proceedings of the 24th International Crimean Conference Microwave and Telecommunication Technology (CriMiCo-2014), 7-13 sept. 2014, Sevastopol, Ukraine, P. 399–400.
Fillmore, C. J. (1978), The case for case, Universals in linguistic theory, N. Y., Holt, Rinehart and Winston Inc., 234 p.
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), University Malaysia Pahang, Vol. 4, Р. 95–105. DOI: 10.15282/ijsecs.4.1.2018.8.0041
Avrunin, O. G., Bodianskyi, Ye. V., Kalashnyk, M. V., Semenets, V. V., Filatov, V. O. (2018), Suchasni intelektualni tekhnolohii funktsionalnoi medychnoi diahnostyky, KhNURE, Kharkiv, 236 p. DOI: 10.30837/978-966-659-236-4
Kosenko, V. (2017), "Principles and structure of the methodology of risk-adaptive management of parameters of information and telecommunication networks of critical application systems", Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, No. 1 (1), P. 46–52. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2017.1.046
Zade, L. A. (1976), The concept of a linguistic variable and its application to making approximate decisions, Мoscow, Мir, 165 p.
Asai, K., Vatada, D., Iwai, S. et al. (1993), Applied fuzzy systems, Ed. T. Terano, C. Asai, M. Sugeno, Мoscow, Мir, 368 p.
Zadeh, L. A. (1974), "Basics of a new approach to the analysis of complex systems and decision-making processes", Math Today, Мoscow, Znanie, P. 5-49.
Kent, W. (1981), "Consequences of assuming a universal relation", ACM Trans. on Database Systems, Vol. 3, P. 3–17.
Korneev, V. V., Gareev, A. F., Vasyutin, S. V., Reich, V. V.(2001), Database, Intellectual information processing, 2nd ed., Мoscow, Nolidge, 496 p.
Dubois, D., Prades, A. (1990), Theory of opportunities. Applications to the representation of knowledge in computer science, Мoscow, Radio and communication, 288 p.
Sichkarenko, V. A. (2002), SQL 99 Database Developer Guide, Мoscow, DiaSoftUP, 816 p.
Rumbaugh, J., Blaha, M. (1991), Object-Oriented Modeling and Design, N. J., Prentice Hall, 348 p.
Schmid, H. A., Swenson, J. R. (1975), "On the semantics of the relation model", Proc. of ACM SIGMOD Int. Conf. Management of Data, P. 211–223.
Langefors, B. (1974), "Information systems", Information Processing 74, Amsterdam, North-Holland, P. 937–945.
McLeod, D. (1979), The semantic data model, MIT Press.
Tsalenko, M. Sh. (1989), Modeling semantics in databases, Мoscow, Nauka, Main ed. ph.-mat.lit., 288p.
Schenk, R. (1980), Processing Conceptual Information, Мoscow, Energy, 268 p.
Rob, P., Coronel, K. (2004), Database Systems: Design, Implementation, and Management : Trans. from English, SPb., BHV-Petersburg, 1023 p.
Langefors, B. (1980), "Infological models and information user views", Inform. Systems, Vol. 5, P. 17–32.
Buslіk, M. M. (1993), Optimal image of a real database : Monograph, Кyiv, ІSDO, 84 p.
Martin, J. (1980), Database Organization in Computing Systems : Tr.from English, Мoscow, Mir, 662 p.
Maltsev, A. I. (1970), Algebraic systems, Мoscow, Nauka, 392 p.
Cycritis, D., Lokhovsky, F. (1985), Data Models : Trans. from English, Мoscow, Finance and Statistics, 344 p.
Filatov, V., Semenets, V. (2018), "Methods for Synthesis of Relational Data Model in Information Systems Reengineering Problems", Proceedings of the International Scientific-Practical Conference "Problems of Infocommunications. Science and Technology" (PIC S&T-2018), 9-12 oct. 2018, Kharkiv, Ukraine, P. 247–251.
Filatov, V., Kovalenko, A. (2020), "Fuzzy systems in data mining tasks", DOI: 10.1007/978-3-030-35480-0_6
Filatov, V., Radchenko, V. (2015), "Reengineering relational database on analysis functional dependent attribute", Proceedings of the X Intern. Scient. and Techn. Conf. "Computer Science & Information Technologies" (CSIT’2015), 14-17 sept. 2015, Lviv, Ukraine, P. 85–88.
Filatov, V. (2014), "Fuzzy models presentation and realization by means of relational systems", Econtechmod: an international quarterly journal on economics in technology, new technologies and modelling processes, Lublin, Rzeszow, Vol. 3, No. 3, P. 99–102.
Filatov, V., Doskalenko, S. (2018), "The Approach to Searching for Functional Dependences of Data in Relational Systems", Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, No. 3 (1), P. 54-58. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.3.054
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Valentin Filatov, Valerii Semenets, Oleg Zolotukhin
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.
