Jan Rauch Livres

Observational calculi were introduced in the 1960’s as a tool of logic of discovery. Formulas of observational calculi correspond to assertions on analysed data. Truthfulness of suitable assertions can lead to acceptance of new scientific hypotheses. The general goal was to automate the process of discovery of scientific knowledge using mathematical logic and statistics. The GUHA method for producing true formulas of observational calculi relevant to the given problem of scientific discovery was developed. Theoretically interesting and practically important results on observational calculi were achieved. Special attention was paid to formulas - couples of Boolean attributes derived from columns of the analysed data matrix. Association rules introduced in the 1990’s can be seen as a special case of such formulas. New results on logical calculi and association rules were achieved. They can be seen as a logic of association rules. This can contribute to solving contemporary challenging problems of data mining research and practice. The book covers thoroughly the logic of association rules and puts it into the context of current research in data mining. Examples of applications of theoretical results to real problems are presented. New open problems and challenges are listed. Overall, the book is a valuable source of information for researchers as well as for teachers and students interested in data mining.

This book constitutes the refereed proceedings of the 18th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems, ISMIS 2009, held in Prague, Czech Republic, in September 2009. The 60 revised papers presented together with 4 plenary talks were carefully reviewed and selected from over 111 submissions. The papers are organized in topical sections on knowledge discovery and data mining, applications and intelligent systems in Medicine, logical and theoretical aspects of intelligent systems, text mining, applications of intelligent sysems in music, information processing, agents, machine learning, applications of intelligent systems, complex data, general AI as well as uncertainty.

Kniha shrnuje dvacet let práce obou autorů ve výzkumu a vývoji v oblasti dobývání znalostí z databází (DZD). Teoretické základy vycházejí z původní české metody explorační analýzy dat GUHA s počátky v 60. letech dvacátého století. Metoda je i nadále rozvíjena a dosažené výsledky jsou jak v nově navržených analytických procedurách, tak i v rozšíření observačních kalkulů s ohledem na současné směry výzkumu v DZD. Praktickým výsledkem je pak systém LISp-Miner - akademický systém pro DZD zaměřený jak na podporu výuky a výzkumu, tak i na řešení reálných úloh z praxe. Jeho aktuální podoba je popsaná v publikaci, včetně detailů implementace a skriptovacího jazyka LMCL sloužícího jako základ pro automatizaci DZD. Knihu uzavírá kapitola s aktuálními směry výzkumu. V přílohách je popis dat používaných při výkladu (včetně odkazu pro jejich stažení), seznam použité literatury a věcný rejstřík.