Název:	Applying trusted knowledge in evaluation phase of data mining
Autoři:	Nekvapil, Viktor
Citace zdrojového dokumentu:	STEINBERGER, Josef ed.; ZÍMA, Martin ed.; FIALA, Dalibor ed.; DOSTAL, Martin ed.; NYKL, Michal ed. Data a znalosti 2017: sborník konference, Plzeň, Hotel Angelo 5. - 6. října 2017. 1. vyd. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2017, s. 198-203. ISBN 978-80-261-0720-0.
Datum vydání:	2017
Nakladatel:	Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu:	konferenční příspěvek conferenceObject
URI:	https://www.zcu.cz/export/sites/zcu/pracoviste/vyd/online/DataAZnalosti2017.pdf http://hdl.handle.net/11025/26363
ISBN:	978-80-261-0720-0
Klíčová slova:	důvěryhodné znalosti;hodnocení;data mining
Klíčová slova v dalším jazyce:	trusted knowledge;evaluation;data mining
Abstrakt v dalším jazyce:	New concept of Trusted Knowledge (TK) is introduced. Trusted Knowledge are data from trusted organizations such as ministries, statistical of-fices and so on which can replace domain expert in the evaluation phase of the data mining task. The approach called “A/TK-formulas” enables to filter out re-sulting patterns which are consequences of Trusted Knowledge and thus ena-bles user to concentrate on interesting ones. Conversely, user can request to show only resulting patterns which are consequences of TK to see which of them are in line with TK. The third option enables to request patterns which are in contradiction to the TK. Further new features of Trusted Knowledge frame-work are introduced in this paper – Trusted Knowledge for mining histograms and Trusted Knowledge hints.
Práva:	© Západočeská univerzita v Plzni
Vyskytuje se v kolekcích:	Data a znalosti 2017 Data a znalosti 2017

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.