Search academic texts

Information × Registration Number 2124U002450, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Михнюк Ольга Іванівна popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70570 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 108 с., 25 рис., 8 табл., 2 додатки, 24 джерела. У дипломній роботі аналізуються та порівнюються різні методи інтелектуального аналізу асоціативних правил для розробки рекомендаційної системи для медичних даних пацієнтів, хворих на діабет. Особлива увага приділяється методам Ariori, FP-Growth та ECLAT. Розглядаються особливості застосування цих методів до аналізу даних записів пацієнтів та їх ефективність у вирішенні задачі розробки рекомендаційної системи. Результати роботи можуть бути використані для покращення рекомендаційних систем у сфері охорони здоров’я. Шляхи подальшого розвитку дослідження полягають у якісному попередньому аналізі даних для вибору такого алгоритму для побудови асоціативних правил, який врахує всі особливості набору даних. Програмна частина роботи була виконана мовою програмування Python у середовищі розробки Jupyter. При реалізації використовувалися бібліотеки Numpy, Pandas, Matplotlib, Mlxtend, PyECLAT. popup.nrat_date 2025-01-29 Close