TAILIEUCHUNG - Đề xuất bài toán khai thác tập phổ biến tuyệt đối trên dữ liệu giao dịch có trọng số của items

Trong bài viết này, nhóm tác giả đề xuất bài toán khai thác tập phổ biến tuyệt đối trên dữ liệu giao dịch có trọng số của items và tiếp cận theo hướng không thỏa tính chất bao đóng giảm. Đây là tập itemset phổ biến có tất cả các itemset con đều phổ biến - giúp giai đoạn khai thác luật kết hợp nhanh và hiệu quả trên dữ liệu giao dịch có trọng số của items. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI ĐỀ XUẤT BÀI TOÁN KHAI THÁC TẬP PHỔ BIẾN TUYỆT ĐỐI TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH CÓ TRỌNG SỐ CỦA ITEMS Phan Thành Huấn1 3 Lê Hoài Bắc2 3 Khoa Toán - Tin học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh 1 2 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh 3 Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh huanphan@ lhbac@ TÓM TẮT Trong bài viết này nhóm tác giả đề xuất bài toán khai thác tập phổ biến tuyệt đối trên dữ liệu giao dịch có trọng số của items và tiếp cận theo hướng không thỏa tính chất bao đóng giảm. Đây là tập itemset phổ biến có tất cả các itemset con đều phổ biến - giúp giai đoạn khai thác luật kết hợp nhanh và hiệu quả trên dữ liệu giao dịch có trọng số của items. Để giải quyết bài toán trên nhóm tác giả sử dụng cách tiếp cận đơn giản dựa theo thuật toán AprioriTID và kết hợp biểu diễn dạng bit - cải tiến thành thuật toán có tên gọi là AprioriTID-PFWI. Nhóm tác giả tiến hành thực nghiệm thuật toán trên bộ dữ liệu thực của UCI và bộ dữ liệu giả lập của trung tâm nghiên cứu IBM Almaden cho thấy bài toán đề xuất là khả thi cùng thuật toán cải tiến hiệu quả. Từ khóa Khai thác luật kết hợp tập phổ biến tuyệt đối có trọng số thuật toán AprioriTID-PFWI. I. GIỚI THIỆU Năm 1993 R. Agrawal cùng đồng sự đề xuất mô hình cơ bản khai thác luật kết hợp từ dữ liệu giao dịch DLGD truyền thống mức độ quan trọng hay mức ý nghĩa của các thuộc tính là như nhau - thuộc tính không có trọng số theo hai pha 1 Pha 1 Tìm tất cả các kết hợp thỏa ngưỡng phổ biến tối thiểu minsup sinh tập phổ biến FI - Frequent Itemset Pha 2 Sinh luật kết hợp lần lượt từ các kết hợp thỏa minsup ở pha 1 và các luật kết hợp này phải thỏa ngưỡng tin cậy tối thiểu minconf. Lúc này luật kết hợp chỉ có một thuộc tính ở vế phải X ik X là tập gồm nhiều thuộc tính ik là một thuộc tính .

• Cơ sở dữ liệu
• Khai thác luật kết hợp
• Tập phổ biến tuyệt đối có trọng số
• Thuật toán AprioriTID PFWI
• Bộ dữ liệu thực của UCI
• Mã giả thuật toán AprioriTID PFWI
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Khai thác luật phân lớp kết hợp
• Cơ sở dữ liệu
• Phương pháp khai thác itemset
• Bài toán khai thác CARs
• Khai thác luật kết hợp phân tán
• Chống thông đồng
• Dữ liệu phân tán tán ngang
• Hệ mã hóa đồng cấu
• Luật phân lớp kết hợp
• Tập dự đoán
• Khai thác dữ liệu
• Thuật toán PCAR
• Khai thác luật kết hợp và phân lớp
• Ngưỡng phổ biến động
• Thuật toán khai thác nhanh tập hiếm
• Luật kết hợp
• Khai thác tập hiếm
• Ngưỡng minsup động
• Đề cương môn Khai thác dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Khai phá luật kết hợp
• Kỹ thuật phân lớp có giám sát
• Bộ xử lý đa nhân
• Kỹ thuật phần cứng
• Môi trường tính toán song song
• Thuật toán khai thác song song tập phổ biến
• Tập hữu ích cao
• Tập hữu ích cao hiếm
• Thuật toán RareHUI
• Thuật toán ITARM
• Mô tả dữ liệu
• Giai thuật ITARM
• Mô tả thuật toán
• Dữ liệu thời gian
• Luật kết hợp thời gian
• Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng
• giáo trình bài giảng
• giáo án thực hành
• bài tập thực hành
• đồ án cuối kỳ
• Cơ sở dữ liệu giao dịch lớn
• Tập phổ biến tối đại
• Itemset đồng xuất hiện
• Thuật toán DUP Apriori
• Dữ liệu giao dịch nhị phân
• Khai thác tập phổ biến
• Thuật toán NOV Apriori
• Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ 25
• Hội nghị Điện tử Truyền thông Công nghệ Thông tin
• Chiến lược tìm kiếm theo chiều sâu
• Thuật toán DFS Apriori
• Khai thác luật phân lớp
• Cơ sở dữ liệu mất cân bằng về lớp
• Thuộc tính lớp
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Khai thác cơ sở dữ liệu truyền thống
• Thuật toán luật kết hợp
• Định hướng nghề nghiệp cho học sinh
• Hội thảo khoa học Công nghệ thông tin và truyền thông
• Information and Communication technology conference 2022
• Luật kết hợp nhạy cảm
• Kĩ thuật khai thác dữ liệu
• Thuật toán NIFHSAR
• Thuật toán IFHSAR
• Improve fast hiding sensitive association rules
• Công nghệ thông tin
• Luật kết hợp thu gọn
• Khoa học tính toán
• Tập luật thu gọn
• Không gian lưu trữ
• CAR Miner
• Phân tán
• Mạng ngang hàng
• Class association rules
• Peer to peer network
• Ẩn luật nhạy cảm
• Khai thác dữ liệu đảm bảo sự riêng tư
• Thuật toán COA4ARH
• Thuật toán tối ưu hóa Cuckoo
• Đặc tính của các tập dữ liệu
• trình bày báo cáo
• báo cáo kỹ thuật
• báo cáo triết học
• báo cáo nông nghiệp
• báo cáo kinh tế