search query: @keyword information theory / total: 3
reference: 3 / 3
« previous | next »
Author: | Tatti, Nikolaj |
Title: | Dissimilarity measures between binary data sets |
Binääridatajoukkojen eroavaisuusmitat | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2004 |
Pages: | 73 Language: eng |
Department/School: | Tietotekniikan osasto |
Main subject: | Informaatiotekniikka (T-122) |
Supervisor: | Mannila, Heikki |
Instructor: | Mannila, Heikki |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto | Archive |
Keywords: | information theory binary data itemsets informaatioteoria binääridata kattavat joukot |
Abstract (fin): | Eroavaisuusmitoilla kahden abstraktin objektin välillä on tärkeä osa tiedonlouhinnassa. Perinteisesti mitat on määritelty kahden datapisteen välille. Tässä työssä tutkitaan mittoja kahden binääridatan välillä. Binääridatalla tarkoitetaan joukkoa, joka koostuu 0-1 vektoreista. Esimerkiksi tällainen data voisi olla myyntidata siten, että jokainen vektori edustaisi yhtä ostostapahtumaa. Jos sellainen myyntidata olisi kerätty eri kuukausina, niin siinä tapauksessa voitaisiin tutkia miten ostoskäyttäytyminen eroaa eri aikoina. Työssä oletetaan, että binääridata on generoitu jostain tuntemattomasta jakaumasta. Mitta määritellään epäsuorasti jakaumien kautta. Estimoidakseen jakauma datasta käytetään hyväksi kattavia joukkoja ja tunnettuja informaatioteoreettisia työkaluja: Estimaatti on jakauma, jolla on korkein entropia ja joka täyttää tietyt kattavien joukkojen asettamat ehdot. Kahden datajoukon väliseksi mitaksi määritellään näitten datajoukkojen jakaumien estimaattien Kullback-Leibler informaatio. Suurin ongelma tässä lähestymistavassa on, että kyseinen mitta ei ole yleisessä tapauksessa laskettavissa polynomisessa ajassa. Työssä tarkastellaan kahta mallia, tarkemmin sanottuna riippumattomuusmallia ja Chow-Liu -puumallia, joita käyttämällä mitta voidaan laskea tehokkaasti. Yleisempää tapausta varten Kullback-Leibler korvataan toisen asteen estimaatilla. Työssä esitetään, miten tällainen estimaatti voidaan laskea tehokkaasti. Testatakseen mittoja työssä käytetään tunnettua datajoukkoa, joka koostuu 20 000 artikkelista, jotka on kerätty 20 eri uutisryhmästä. Uutisryhmistä muodostetaan bag-of-words -esitykset, joita käytetään mittojen testaamiseen. Työssä tarkastellaan saatuja tuloksia ja päädytään lopputulokseen, että ne ovat järkeviä. |
ED: | 2004-04-06 |
INSSI record number: 25115
+ add basket
« previous | next »
INSSI