prikaz prve stranice dokumenta Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM
  Download
PDF 467.14 KB
master's thesis
Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science, 2022. urn:nbn:hr:217:418230
Jukić, Ivan
University of Zagreb
Faculty of Science
Department of Mathematics

Institutional repository: Repository of the Faculty of Science

Cite this document

Jukić, I. (2022). Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:418230

Jukić, Ivan. "Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:418230

Jukić, Ivan. "Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:418230

Jukić, I. (2022). 'Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, accessed 23 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:418230

Jukić I. Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science; 2022 [cited 2024 December 23] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:418230

I. Jukić, "Algoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, Zagreb, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:418230

Metadata
TitleAlgoritamske i implementacijske optimizacije pristupa za traženje redeskripcija CLUS-RM
Title (english)Algorithmic and implementation optimizations of the CLUS-RM redescription search approach
AuthorIvan Jukić
MentorMatej Mihelčić (mentor)
Committee memberMatej Mihelčić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDarko Androić (član povjerenstva)
Committee memberMladen Vuković (član povjerenstva)
Committee memberDijana Ilišević (član povjerenstva)
Committee memberMario Basletić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Science
(Department of Mathematics)
Zagreb
Defense date and country2022-03-03, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		NATURAL SCIENCES
Mathematics
Abstract
U ovom radu opisuje se nekoliko optimizacija algoritma CLUS-RM čija je zadaća pronalazak redeskripcija koristeći višeciljna prediktivna stabla klasteriranja. Prvi dio rada opisuje pretraživanje redeskripcija kao tehniku dubinske analize podataka te navodi definicije i izraze vezane uz područje. Drugi dio rada opisuje algoritam CLUS-RM koji koristi višeciljna prediktivna stabla klasteriranja te opisuje i sam algoritam stvaranja prediktivnih stabala. Treći dio rada prikazuje algoritamsku optimizaciju provjere Jaccard indeksa dvaju pravila u algoritmu CLUS-RM za podatke koji imaju nedostajuću vrijednost i za podatke koji nemaju nedostajuću vrijednost uz analizu složenosti optimizacije. Uz to se pojašnjavaju implementacijske optimizacije provedene nad algoritmom postignute promjenom načina dvosmjerne komunikacije izmedu algoritama CLUS-RM i CLUS. U zadnjem dijelu rada, analiziraju se provedeni eksperimenti i ušteda vremena za obje optimizacije algoritma temeljem tri različita skupa podataka.
Abstract (english)
This thesis describes several approaches to optimize the CLUS-RM algorithm whose task is to find redescriptions using multi-target predictive clustering trees. The first part of the thesis describes the search for redescriptions as a technique of data mining and provides definitions and expressions related to the field. The second part of the thesis describes the CLUS-RM algorithm that uses multi-target predictive clustering trees and describes the algorithm for creating predictive trees. The third part of the thesis presents the algorithmic optimization of the Jaccard index calculation of the two rules in the CLUS-RM algorithm for data with missing values and data without missing values, also including the complexity analyis of the proposed optimization. In addition, the implementation optimizations performed on the algorithm achieved by changing the way of two-way communication between the CLUS-RM and CLUS algorithms are clarified. The last part of the thesis analyses the experiments performed and the time savings gained for each proposed algorithm optimization on three different data sets.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:217:418230
Study programmeTitle: Mathematics and Physics Education; specializations in: Mathematics and Physics Education
Course: Mathematics and Physics Education
Study programme type: university
Study level: integrated undergraduate and graduate
Academic / professional title: magistar/magistra edukacije matematike i fizike (magistar/magistra edukacije matematike i fizike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2022-03-28 10:56:19