eLABa objektas:   "IT žinių portalo statistikos modulis pagrįstas grupavimu", 2007,D:20070816:143545-16583
E. dokumentai
ETD (LT)
visi dokumentai ...
URL nuoroda http://vddb.laba.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2007~D_20070816_143545-16583
Dokumentas Magistro darbas
Prieigos teisės Laisvai prieinamas internete.
Institucija Kauno technologijos universitetas
Mokslo kryptis 09 P - Informatika
Atsakomybė Ruzgys, Martynas - Magistro baigiamojo darbo autorius
Stulpinas, Raimundas - Magistro baigiamojo darbo vertinimo komisijos pirmininkas
Motiejūnas, Kęstutis - Magistro baigiamojo darbo vertinimo posėdžio sekretorius
Bareiša, Eduardas - Magistro baigiamojo darbo vertinimo komisijos narys
Butleris, Rimantas - Magistro baigiamojo darbo vadovas
Kazanavičius, Egidijus - Magistro baigiamojo darbo vertinimo komisijos narys
Tomkevičius, Arūnas - Magistro baigiamojo darbo vertinimo komisijos narys
Šeinauskas, Rimantas - Magistro baigiamojo darbo vertinimo komisijos narys
Štuikys, Vytautas - Magistro baigiamojo darbo vertinimo komisijos narys
Pilkauskas, Vytautas - Magistro baigiamojo darbo recenzentas
Kauno technologijos universitetas - Mokslinį laipsnį teikianti institucija
Antraštė (-ės) IT žinių portalo statistikos modulis pagrįstas grupavimu
Portal Statistics Module Based on Clustering
Santrauka [EN]

Presented data mining methods and clustering usage in current statistical systems and created statistics module prototype for data storage, analysis and visualization for IT knowledge portal. In suggested statistics prototype database periodical data transformations are performed. Statistical data accessed in portal can be clustered. Clustered information represented graphically may serve for interpreting information when trends may be noticed. One of the best known data clustering methods – parallel k-means method – is adapted for separating similar data clusters.

Raktažodžiai: Data mining, data clustering, parallel k-means method, statistics, data discreterization