High-utility action rules mining

Kateřina Hrudková

Bakalářská práce

Anotace:

Dolování akčních pravidel s vysokou hodnotou užitku je dataminingová úloha, která uživateli poskytuje informaci o tom, jaké akce by mohly přinést nejvyšší užitek. Dle nejlepšího vědomí autora, zatím neexistuje open-source implementace pro dolování akčních pravidel s vysokou hodnotou užitku. Cílem této práce je představit čtenáři stručný souhrn klíčových témat (dolování častých itemsetů, dolování akčních pravidel, dolování itemsetů s vysokou hodnotou užitku) souvisejících s dolováním akčních pravidel s vysokou hodnotou užitku a knihovnou ActionRules, a implementovat praktické řešení v Pythonu k existující knihovně ActionRules, které by umožnilo dolování akčních pravidel s vysokou hodnotou užitku. Kapitoly týkající se dolování častých itemsetů, dolování akčních pravidel, dolování itemsetů s vysokým užitkem a část poslední kapitoly na dolování akčních pravidel s vysokým užitkem byly zpracovány metodou narativní literární rešerše. Metodou analýzy byl pozorován workflow knihovny ActionRules a na základě postřehů z analýzy, cílené řešení pro dolování akčních pravidel s vysokou hodnotou užitku bylo implementováno do existující knihovny ActionRules.

Abstract:

High utility action rules mining is a data mining task, that aims to generate such rules, that would provide the user with the information of which actions might be the most profitable. To the author’s best knowledge, no open-source solution for high utility action rules mining has not been proposed to date. The aim of this paper is to present reader with brief background of the key topics (frequent itemset mining, action rules mining, high utility itemset mining) related to the high utility action rules mining and ActionRules package and to implement a practical solution in Python, to the existing ActionRules package framework, that would enable high utility action rules mining. The chapters on frequent itemset mining, action rules mining, high utility itemset mining and part of the last chapter on high action rules mining were processed by the method of narrative literature search. Through the method of analysis, the workflow of ActionRules package was observed and on the insights of the analysis the aimed high utility action rules mining solution has been implemented to the existing ActionRules framework.

Klíčová slova

akční pravidla, dolování itemsetů s vysokou hodnotou užitku, dolování akčních pravidel s vysokou hodnotou užitku, Python

Keywords

high utility action rules mining, action rules, high utility itemset mining, Python

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 5. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 16. 6. 2022
• Vedoucí: Lukáš Sýkora
• Oponent: Lucie Beranová

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika