The use of SQL as a tool supporting the implementation of a method of attribute significance analysis based on soft reduction of attributes in the rough set theory

• Autorzy: Nozdrzykowski Ł. , Wróbel M.

Warianty tytułu

PL

Użycie języka SQL jako narzędzie wspomagające implementację metody analizy istotności atrybutów w oparciu o miękką redukcję atrybutów w teorii zbiorów przybliżonych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents a way to quickly implement a method of analyzing the significance of attributes by using soft reduction of conditional attributes in the rough set theory. The analysis is a universal instrument for testing the significance of attributes and may be successfully used in many fields, including transport. It uses the rules that can be considered useful and allows reducing those attributes that do not cause a significant decrease in the number of rules generating entirely certain rules. At the same time it is a rapid mechanism of analyzing large data sets such as encoded attributes of rules. For implementation purposes we propose to use the mechanisms of modern relational databases and the capabilities presently offered by the SQL language, including its expansion with conditional CASE queries.

PL

W artykule przedstawiono sposób na szybką implementację metody analizy istotności atrybutów poprzez wykorzystanie miękkiej redukcji atrybutów warunkowy w teorii zbiorów przybliżonych. Analiza ta wykorzystuje reguły, które można uznać za użyteczne i pozwala na redukcję atrybutów, które nie powodują znacznego spadku liczby reguł generujących całkowicie pewne reguły. Jest przy tym szybkim mechanizmem analizy dużych zbiorów danych jakim są zakodowane atrybuty reguł. Do celów implementacyjnych zaproponowano wykorzystanie mechanizmów współczesnych relacyjnych baz danych oraz możliwości jakie obecnie daje język SQL, w tym rozbudowanie go o zapytania warunkowe typu CASE.

Słowa kluczowe

EN

SQL language; rough set theory; attributes reduction

PL

język SQL; teoria zbiorów przybliżonych; redukcja atrybutów

• Wydawca: Instytut Naukowo-Wydawniczy "TTS" Sp. z o.o
• Czasopismo: TTS Technika Transportu Szynowego
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 23, nr 12
• Strony: 172--176
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., tab., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Nozdrzykowski Ł.

• Akademia Morska w Szczecinie, Wydział Nawigacyjny, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin

autor

Wróbel M.

• Akademia Morska w Szczecinie, Wydział Nawigacyjny, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin

Bibliografia

• 1. Pawlak Z., Zbiory przybliżone nowa matematyczna metoda analizy danych, w: Miesięcznik Politechniki Warszawskiej nr 5/2004. Dostępny w Internecie: http://bcpw.bg.pw.edu.pl/Content/1949/zb_przyb.pdf.
• 2. Łatuszyńska M, Wawrzyniak A, Wąsikowsk B, Galindo E, Sandoval J. D., Teoria zbiorów przybliżonych w wykrywaniu reguł zachowań zakupowych kobiet i mężczyzn podczas kupowania telefonów komórkowych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Studia Inormatica Nr 35, 2014
• 3. Moudani W, Shahin A, Chakik F, Mora-Camimo F, Dynamic Rough Sets Features Reduction, International Journal of Computer Science and Information Security, Vol. 9, No. 4, April 2011
• 4. Żmuda K., SQL, Jak osiągnąć mistrzostwo w konstruowaniu zapytań, Helion 2015
• 5. PostgreSQL Reference Manual: https://www.postgresql.org/docs/7.4/static/functions-conditional.html
• 6. MySQL Reference Manual: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/case.html