Dipendenze Funzionali Temporali Approssimate basate su Grouping Temporali: modellazione, derivazione e prime valutazioni su dati psichiatrici
Estrazione di regole AFD con finestre temporali
Ancora una volta si vuole risolvere il problema rifacendosi all'estrazione di regole AFD ma, a differenza del grouping G, la soluzione non è così immediata.
Vengono introdotte varie problematiche che caratterizzano il grouping SW definito in Definizione 1.3.15 e successivamente si definiscono i criteri di costruzione dell'indice codChain (analogo di codGran).
Infine, viene presentata la procedura per l'estrazione di tutte le regole minime valide in una data relazione r.
Poichè le finestre temporali si intersecano e quindi una stessa tupla può appartenere a più finestre temporali, non e possibile operare come fatto per le granularità, indicizzando ciòe i grouping temporali SW e accumulando le tuple di errore valutate nei singoli grouping temporali.
Nel seguito vengono passate in rassegna una serie di problematiche che portano alla costruzione di un grouping temporale chiamato catene temporali. Lavorando con le catene temporali, fissara possibile procedere in modo simile a come fatto con le granularità, estraendo così regole nella forma.
Questo brano è tratto dalla tesi:
Dipendenze Funzionali Temporali Approssimate basate su Grouping Temporali: modellazione, derivazione e prime valutazioni su dati psichiatrici
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Informazioni tesi
| Autore: | Paolo Parise |
| Tipo: | Laurea II ciclo (magistrale o specialistica) |
| Anno: | 2010-11 |
| Università: | Università degli Studi di Verona |
| Facoltà: | Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali |
| Corso: | Informatica |
| Relatore: | Carlo Combi |
| Lingua: | Italiano |
| Num. pagine: | 113 |
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