Informacijos amžiuje įvairūs tyrimo metodai generuoja milžiniškus kiekius duomenų, tačiau naudojant tik neapdorotus duomenis sunku atskleisti tiriamų objektų prigimtį, išsiaiškinti pagrindinę, kartais paslėptą struktūrą. Naudingai informacijai, o vėliau ir žinioms iš duomenų išgauti paprastai naudojami informacijos suformavimo (Information Retrieval) ir duomenų išgavimo (Data Mining) būdai. Panašumo tarp įvairių esybių nustatymas čia vaidina bene svarbiausią vaidmenį. Egzistuoja daugybė objektų tarpusavio panašumo nustatymo modelių ir teorijų, bet dauguma jų vienaip ar kitaip remiasi tam tikru objektų požymių tarpusavio palyginimu. Jau kurį laiką kalbama apie tai, kad dviejų esybių tarpusavio panašumas yra įtakojamas ne tik tų esybių požymių, bet ir konteksto, kuriame jie pasireiškia. Vadinasi dviejų esybių tarpusavio panašumas priklausomai nuo konteksto gali skirtis. Darbe aptariama kontekstinio panašumo svarba, esami konteksto apibrėžimai ir keli kontekstinį panašumą vertinantys matai. Išnagrinėjus literatūros šaltinius bus pristatytas kontekstinio panašumo formavimo būdas, kurio veikimas tiriamas naudojant dirbtinius ir realius duomenis. / Similarity is one of the most important aspects in the area of information retrieval and data mining. A new trend in similarity judgment assumes that similarity between two objects can not be expressed as a fixed value and depends on the context in which the similarity is measured. However no formal definition of context has yet been specified. In this thesis a new formal context definition is proposed and a method to measure contextual similarity is developed. The main idea behind this method is to extract context information from distinct groups of data. This method is tested with synthetic and real-world data sets comparing context similarity measure with distance based similarity. Results indicate that taking the similarity into account may cause significant changes in object similarity. This work shows the importance of context when measuring similarity.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20131104_112644-58025 |
| Date | 04 November 2013 |
| Creators | Čenytė, Justina |
| Contributors | Jasinevičius, Raimundas, Danielienė, Renata, Telksnys, Laimutis, Maciulevičius, Stasys, Barauskas, Rimantas, Damaševičius, Robertas, Mockus, Jonas, Plėštys, Rimantas, Pranevičius, Henrikas, Kaunas University of Technology |
| Publisher | Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), Kaunas University of Technology |
| Source Sets | Lithuanian ETD submission system |
| Language | Lithuanian |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Master thesis |
| Format | application/pdf |
| Source | http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20131104_112644-58025 |
| Rights | Unrestricted |
Page generated in 0.0019 seconds