TAILIEUCHUNG - Một phương pháp khai phá luật kết hợp hiệu quả trong môi trường phân tán

Bài báo này đề xuất một thuật toán mới được gọi là EDMAR (an Efficient Distributed algorithm for Mining Association Rules) . Thuật toán này sử dụng thuật toán FP-Growth và cấu trúc FP-Tree để khai phá tập phổ biến cục bộ tại các điểm đã làm giảm số lần quét cơ sở dữ liệu, từ đó tăng hiệu quả khai phá tại các điểm cục bộ. | JOURNAL OF SCIENCE OF HNUE FIT. 2011 Vol. 56 pp. 29-39 MỘT PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP HIỆU QUẢ TRONG MÔI TRƯỜNG PHÂN TÁN Nguyễn Thế Bình Lương Thế Dũng Trung Tâm CNTT - Ban Cơ yếu Chính phủ Nguyễn Mạnh Hùng Học viện Kỹ thuật quân sự Email nguyenthebinh81@ Tóm tắt. Khai phá luật kết hợp trong môi trường phân tán là một hướng nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu một số thuật toán khai phá luật kết hợp phân tán đã được đề xuất. Tuy nhiên việc phát triển các thuật toán mới hiệu quả hơn vẫn đang là vấn đề dành được nhiều sự quan tâm. Bài báo này đề xuất một thuật toán mới được gọi là EDMAR an Efficient Distributed algorithm for Mining Association Rules . Thuật toán này sử dụng thuật toán FP-Growth và cấu trúc FP-Tree để khai phá tập phổ biến cục bộ tại các điểm đã làm giảm số lần quét cơ sở dữ liệu từ đó tăng hiệu quả khai phá tại các điểm cục bộ. Hơn nữa EDMAR đã giảm thiểu được số lượng các tập ứng cử toàn cục sử dụng ít hơn các bước đồng bộ do đó làm tăng hiệu quả trong quá trình khai phá. 1. Mở đầu Khai phá luật kết hợp là một nội dung quan trọng trong khai phá dữ liệu KPDL được khởi xướng từ năm 1993 1 và cho đến thời điểm này đã có rất nhiều thuật toán khai phá luật kết hợp đã được các tác giả đưa ra. Quá trình khai phá luật kết hợp được chia thành hai bài toán Tìm tất cả các tập mục phổ biến có trong cơ sở dữ liệu CSDL dựa vào ngưỡng độ hỗ trợ tối thiểu và tạo ra các luật mong muốn từ các tập mục phổ biến với điều kiện chúng thỏa mãn ngưỡng độ tin cậy tối thiểu. Trong hai bài toán này thì bài toán thứ hai là đơn giản hơn vì vậy hầu hết các nghiên cứu về luật kết hợp đều tập trung ở bài toán thứ nhất. Một trong những thuật toán khá nổi tiếng là Apriori 1 sau đó có một vài thuật toán phát triển dựa trên Apriori 2 3 . Thuật toán thực hiện các bước lặp trong mỗi bước lặp sẽ dùng tập phổ biến k-1 phần tử để tạo ra các tập ứng cử k phần tử sau đó duyệt CSDL để đối sánh mẫu và đếm số lần xuất hiện của của các 29 Nguyễn Thế Bình Lương .

• Kỹ thuật lập trình
• Khai phá luật kết hợp
• Thuật toán FP Growth
• Cấu trúc FP Tree
• Khai phá tập phổ biến cục bộ
• Cơ sở dữ liệu
• Thuật toán khai phá
• Khai phá vô hướng luật kết hợp
• Khai phá kiểu đa dạng luật kết hợp
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Khai phá mẫu dãy
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• luật kết hợp song song
• bài toán khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• luật kết hợp
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Khai phá tập mục thường xuyên
• Mô hình luật kết hợp
• Giải thuật Apriori
• thuật toán song song
• luật kết hợp cơ sở
• Nguyên tắc Apriori
• Khai phá luật kết hợp với Apriori
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Association rule
• Data mining
• Tiếp thị chéo
• Phân loại luật kết hợp
• ThS
• Nguyễn Vương Thịnh
• Hệ thống thông tin
• Tuyển sinh Đại học
• Tốt nghiệp phổ thông trung học
• Luật kết hợp mờ
• Khai phá luật kết hợp mờ
• Thuật toán khai phá dữ liệu
• mẫu phổ biến
• Tập phổ biến
• Biểu diễn luật kết hợp
• luận văn
• công nghệ thông tin
• khai phá tri thức
• khai phá song song
• công nghệ tri thức