REPOZITORIJ > REZULTATI

Povzetek

Raziskovanje v mnogih raziskovalnih vedah, kot so fizika, biologija, medicina in ekonomija, zahteva obravnavo, analizo in razumevanje različnih tipov podatkov s ciljem odkritja novih ali analize obstoječih raziskovalnih hipotez. Naraščajoče količine razpoložljivih podatkov ter različni viri podatkov omogočajo preiskovanje entitet, ki so zanimive z različnih vidikov, kar lahko vodi do odkritja potencialno zanimivih, doslej neznanih povezav.
Rudarjenje poopisov je področje odkrivanja znanja, s katerim se ukvarjamo v pričujoči disertaciji. Pri rudarjenju poopisov uporabljamo podatke, pridobljene iz različnih virov, ali podatke, ki opisujejo različne vidike entitet, organizirane v logično nepovezane množice značilk, za poopisovanje (ugotavljanje različnih značilnosti) različnih podmnožic obravnavanih entitet. Ta način nenadzorovane analize podatkov je zanimiv, saj generira razumljive, pravilom podobne opise (imenovane poopisi), ki so za domenske strokovnjake lahko razumljivi. S preiskovanjem generiranih poopisov lahko raziskovalci ugotovijo zanimive povezave med značilkami, grupiranimi v različne logično povezane množice značilk, kar omogoča odkrivanje podmnožic entitet, zanimivih za nadaljnje raziskovanje.
Na področju biologije je zanimivo opisati različne gene na podlagi njihovih pojavitev v različnih življenjskih oblikah, profilih genskih funkcij ali njihovih medsebojnih podobnostih. Na področju ekonomije je npr. na področju svetovne trgovine mogoče opisati različne države sveta z informacijami o vzorcih trgovanja in sociodemografskih značilnostih držav. V medicini lahko povezovanje različnih kazalcev (kot so klinični, biološki itd.) pomaga pojasniti ugotovljene simptome ter potencialno usmeriti raziskovanje na nova področja, s katerimi bi lahko zagotovili ustrezno zdravljenje.
Prejšnje raziskave na področju rudarjenja poopisov vključujejo razvoj različnih algoritmov, ki poskušajo generirati natančne in statistično pomembne poopise. Orodja za preiskovanje in analizo poopisov so bila prav tako razvita s ciljem boljšega splošnega razumevanja generiranih poopisov. Vendar so bile vse doslej razvite metode osredotočene na izdelavo ali analizo posameznih poopisov.
V pričujoči disertaciji predstavimo razvite metode, tehnike in orodja za rudarjenje poopisov, gradnjo množic poopisov ter optimizacijo in analizo poopisov, ki uporabljajo informacije o posameznih poopisih in njihovih odnosih za pridobitev optimiziranih, raznovrstnih in natančnih množic poopisov. Te nove tehnike omogočajo uporabnikom vpliv na strukturo pridobljenih množic poopisov, omogočajo uporabo ansamblov metod za rudarjenje poopisov ter zagotavljajo različne načine usmerjenih in kontekstualno odvisnih analiz množic poopisov. Razvite metode so uporabljene na problemih s področja ekonomije (svetovna trgovina), medicine (Alzheimerjeva bolezen), biologije (bioklimatske niše) ter družbenih ved (soavtorstvo znanstvenih člankov).