Рекомендаційна система в галузі охорони здоров’я на основі інтелектуального аналізу асоціативних правил
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
рекомендаційні системи, інтелектуальний аналіз даних, асоціативні правила, часті набори даних, охорона здоров’я, recommendation system, data mining, associative rules, frequent data sets, health care
Бібліографічний опис
Михнюк, О. І. Рекомендаційна система в галузі охорони здоров’я на основі інтелектуального аналізу асоціативних правил : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Михнюк Ольга Іванівна. - Київ, 2024. - 108 с.