Методи і моделі data mining в побудові оціночної моделі переваг користувача
Наукові видання Харківського національного університету Повітряних Сил
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Методи і моделі data mining в побудові оціночної моделі переваг користувача
Методы и модели data mining в построении оценочной модели предпочтений пользователя Methods and models of data mining in building estimation models of user preferences |
|
| Creator |
Н.С. Лєсна
К.К. Дікарєва Н.С. Лесная К.К. Дикарева N.S. Lesna K.K. Dikarieva |
|
| Subject |
Кібернетика та системний аналіз
УДК 4.89 Data mining, дерева рішень, дані, вузол, зберігання даних, прогнозування, алгоритм, набір даних, вектор, метод, модель Data mining, деревья решений, данные, узел, хранения данные, прогнозирования, алгоритм, набор данных, вектор, метод, модель Data mining, trees of decisions, information, knot, storages are information, prognostications, algorithm, set of data, vector, method, model |
|
| Description |
Основна мета цієї роботи присвячена вивченню та аналізу існуючих методів data mining. Докладний огляд методу дерев рішень, який дозволяє аналізувати та обробляти дані і будувати прогнози. Значними перевагами методу дерева рішення є те, що він здатний працювати як з категоріальними, так і з інтервальними змінними, не вимагає підготовки даних, дозволяє працювати з великим об'ємом інформації без спеціальних підготовчих процедур.
Основная цель этой работы посвящена изучению и анализу существующих методов data mining. Подробный обзор метода деревьев решений, который позволяет анализировать и обрабатывать данные и строить прогнозы. Значительными преимуществами метода дерева решения является то, что он способен работать как с категориальными, так и с интервальными переменными, не требует подготовки данных, позволяет работать с большим объемом информации без специальных подготовительных процедур. The main objective of this work is devoted to the study and analysis of existing methods of data mining. A detailed review of the method of decision tree that allows you to analyze and process the data and make predictions. The significant advantage of the method of decision tree is that it can work both with categorical, or interval variables, doesn’t require the preparation of data, you can work with a large amount of information without any special preparation procedures.. |
|
| Publisher |
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба
Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба Kharkiv national Air Force University named after I. Kozhedub |
|
| Date |
2013
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Рецензована стаття |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3279
|
|
| Source |
Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. — 2013. — № 2(35). 102-105
Сборник научных трудов Харьковского национального университета Воздушных Сил. — 2013. — № 2(35). 102-105 Scientific Works of Kharkiv National Air Force University. — 2013. — № 2(35). 102-105 2073-7378 |
|
| Language |
ukr
|
|
| Relation |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3279/zhups_2013_2_27.pdf
|
|