TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Trường ĐH Phan Thiết

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 Khai phá luật kết hợp, cung cấp cho người học những kiến thức như: Khai phá luật kết hợp (Association rule); Các thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp (giá trị lôgic đơn chiều) trong CSDL giao dịch; Khai phá kiểu đa dạng luật kết hợp/tương quan; Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc; Khai phá mẫu dãy. Mời các bạn cùng tham khảo! | Chương 4 Khai phá luật kết hợp KHAI PHÁ DỮ LIỆU Nội dung 1. Khai phá luật kết hợp Association rule 2. Các thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp giá trị lôgic đơn chiều trong CSDL giao dịch 3. Khai phá kiểu đa dạng luật kết hợp tương quan 4. Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc 5. Khai phá mẫu dãy DW DM 214 1. Khai phá luật kết hợp Một số ví dụ về luật kết hợp associate rule 98 khách hàng mà mua tạp chí thể thao thì đều mua các tạp chí về ôtô sự kết hợp giữa tạp chí thể thao với tạp chí về ôtô 60 khách hàng mà mua bia tại siêu thị thì đều mua bỉm trẻ em sự kết hợp giữa bia với bỉm trẻ em Có tới 70 người truy nhập Web vào địa chỉ Url 1 thì cũng vào địa chỉ Url 2 trong một phiên truy nhập web sự kết hợp giữa Url 1 với Url 2 . Khai phá dữ liệu sử dụng Web Dữ liệu từ file log của các site chẳng hạn được MS cung cấp . Các Url có gắn với nhãn lớp là các đặc trưng thì có luật kết hợp liên quan giữa các lớp Url này. DW DM 215 Khái niệm cơ sở Tập phổ biến và luật kết hợp IV06 Renáta Iváncsy István Vajk 2006 . Frequent Pattern Mining in Web DW DM Log Data Acta Polytechnica Hungarica 3 1 77-90 2006 216 Khái niệm cơ sở Tập phổ biến và luật kết hợp Cơ sở dữ liệu giao dịch transaction database Giao dịch danh sách các mục mục item mặt hàng trong một phiếu mua hàng. Giao dịch T là một tập mục. Tập toàn bộ các mục I i1 i2 ik tất cả các mặt hàng . Một giao dịch T là một tập con của I T I. Mỗi giao dịch T có một định danh là TID. A là một tập mục A I và T là một giao dịch Gọi T chứa A nếu A T. Luật kết hợp Gọi A B là một luật kết hợp nếu A I B I và A B . Luật kết hợp A B có độ hỗ trợ support s trong CSDL giao dịch D nếu trong D có s các giao dịch T chứa AB chính là xác suất P AB . Tập mục A có P A s gt 0 với s cho trước được gọi là tập phổ biến frequent set . Luật kết hợp A B có độ tin cậy confidence c trong CSDL D nếu như trong D có c các giao dịch T chứa A thì cũng chứa B chính là xác suất P B A . Support A B P A B 1 s A B 0 Confidence A B P B A 1 c A B 0 Luật A B được gọi là .

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Khai phá luật kết hợp
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Khai phá quá trình
• Môn học Khai phá dữ liệu
• Nội dung Khai phá dữ liệu
• Dạy học Khai phá dữ liệu
• Bài luận môn Khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá dữ liệu
• Giai đoạn trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Data mining
• Khám phá tri thức
• Vai trò của khai phá dữ liệu
• Lợi ích của khai phá dữ liệu
• Tiến trình khai phá dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Từ dữ liệu đến quyết định
• Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kho dữ liệu
• Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kỹ thuật của khai phá dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Bài toán trong khai phá dữ liệu
• Phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật tích hợp cơ sở dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mở rộng XML
• Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu
• Chuẩn dành cho khai phá dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu trong khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Hướng dữ liệuKhai phá dữ liệu phân tán
• Khai phá dữ liệu không tĩnh
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Association rule
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Kiểu mẫu dùng để khai phá
• Ứng dựng của kho dữ liệu
• Ứng dựng của khai phá dữ liệu