Decision Rule Learning for Evolving Data Streams - Kosina, Petr (2013)
V této práci je navržen ucelený systém pro učení rozhodovacích pravidel z proudů dat a jeho aplikace v oblastech klasifikace v proudech dat a on-line rozpoznávání anomálií v datech. Dolování z proudů dat je proces, při nemž jsou extrahovány znalosti z rychle a nepřetržitě přicházejících záznamů. Na velké množství úloh dolování z dat v dnešní době lze pohlížet jako na dolování z proudů dat, proto se také toto odvětví těší vzrůstající popularitě a objevuje se mnoho nových algoritmů, které jsou schopné tato data zpracovávat. Rozhodovací pravidla jsou jedním z nejflexibilnějších modelů a také jedním z nejlépe interpretovatelných. Nicméně doposud bylo navrženo jen velmi omezené množství algoritmů pro učení pravidel z proudů dat, která se mohou v průběhu času měnit. Tato práce navrhuje systém Very Fast Decision Rules (VFDR), jeho další zajímavá rozšíření a aplikace. VFDR se učí jedním průchodem daty a nabízí možnost učení se uspořádaných či neuspořádaných množin pravidel. Jednou z důležitých