TAILIEUCHUNG - Ứng dụng luật kết hợp khai phá dữ liệu hỗ trợ định hướng việc làm

Sự phát triển của công nghệ thông tin (CNTT) và ứng dụng CNTT ở hầu hết các lĩnh vực đồng nghĩa với lượng dữ liệu đã được thu thập và lưu trữ ngày càng lớn. Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (CSDL) truyền thống chỉ khai thác được một lượng thông tin nhỏ không còn đáp ứng đầy đủ những yêu cầu, những thách thức mới. Trong phạm vi bài viết này, tác giả nghiên cứu kỹ thuật phát hiện tri thức trong CSDL việc làm và hỗ trợ định hướng xu hướng việc làm cho sinh viên Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An. | XUÂN CANH TÝ 2020 ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP KHAI PHÁ DỮ LIỆU HỖ TRỢ ĐỊNH HƯỚNG VIỆC LÀM ThS. NGÔ VĂN LINH TÓM TẮT Sự phát triển của công nghệ thông tin CNTT và ứng dụng CNTT ở hầu hết các lĩnh vực đồng nghĩa với lượng dữ liệu đã được thu thập và lưu trữ ngày càng lớn. Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu CSDL truyền thống chỉ khai thác được một lượng thông tin nhỏ không còn đáp ứng đầy đủ những yêu cầu những thách thức mới. Trong phạm vi bài báo này tác giả nghiên cứu kỹ thuật phát hiện tri thức trong CSDL việc làm và hỗ trợ định hướng xu hướng việc làm cho sinh viên Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An. Từ khóa Khai phá dữ liệu luật kết hợp Data Mining Association Rule Thuật toán Apriori SUMMARY The development of information technology IT and IT applications in almost every field means the amount of data collected and stored is increasing. Traditional database management systems databases only exploit a small amount of information that no longer meets new requirements and challenges. In this paper the author researches the technique of knowledge discovery in the job database and supports the employment trend orientation for students of Long An University of Economics and Industry Key words Data mining association law Data Mining Association Rule Apriori Algorithm 1. Giới thiệu Cùng với việc tăng không ngừng khối lượng dữ liệu các hệ thống thông tin cũng được chuyên môn hóa phân hoạch theo các lĩnh vực ứng dụng như sản xuất tài chính buôn bán thị trường . Như vậy bên cạnh chức năng khai thác dữ liệu có tính chất tác nghiệp sự thành công trong kinh doanh không còn là năng suất của các hệ thống thông tin nữa mà là tính linh hoạt và sẵn sàng đáp lại những yêu cầu trong thực tế CSDL cần đem lại những tri thức hơn là chính những dữ liệu đó. Lúc này các mô hình CSDL truyền thống và ngôn ngữ SQL đã cho thấy không có khả năng thực hiện công việc này. Để lấy được tri thức trong khối dữ liệu khổng lồ này người ta đã đi tìm những kỹ thuật có khả năng hợp nhất các dữ liệu từ .

• Cơ sở dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Luật kết hợp
• Thuật toán Apriori
• Quá trình khai phá dữ liệu
• Hệ cơ sở tri thức
• Công nghệ tri thức
• 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 Khai phá dữ liệu
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa 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
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• 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
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho 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
• 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
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• 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