TAILIEUCHUNG - Báo cáo " Thuật toán khai phá tập mục dữ liệu thường xuyên trong CSDL gia tăng dựa trên phân lớp dữ liệu"

Thuật toán khai phá tập mục dữ liệu thường xuyên trong CSDL gia tăng dựa trên phân lớp dữ liệu | TẠP CHÍ KHOA HỌC VẢ CÔNG NGHỆ Tập 45 số 3A 2007 Tr. 15-26 THUẬT TOÁN KHAI PHÁ TẬP MỤC DỮ LIỆU THƯỜNG XUYÊN TRONG cơ SỜ Dư LIỆU GlẨ TĂNG DỰA TRÊN PHÂN LỚP DỮ LIỆU NGUYỄN Hữu TRỌNG LMỞĐẰU Những vấn đề về khai phá luật kết hợp được tổng kết bởi Q. Zhao trong 1 và B. Goethals trong 2 Từ thuật toán AIS lần đầu tiên được Agrawal. R giới thiệu năm 1993 trong 3 thuật toán Apriori nâm 1996 4 rồi nhiều thuật toán cải tiến và mới được các nhà nghiên cứu công bố FP-Tree của J. Han năm 2000 5 DCI của c. Lucchese năm 2005 6 CHARM của M. J. Zaki năm 2005 7 LCM của T. Uno năm 2006 8 BFS của V. Choi năm 2006 9 Partition-P-tree PP-tree của s. Ahmed năm 2006 10 . Các thuật toán này chủ yếu xử lí trên tập dữ liệu xác định trước. Ta biết ràng các tập dữ liệu được bổ sung và gia tàng theo thời gian 12 13 do vậy các tập thường xuyên và các luật kết hợp đã được tính toán không còn giá trị trên tập dữ liệu mới. Ngoài ra với một kho dữ liệu ổn định khi cần tìm các tập thường xuyên với độ hỗ trợ khác công việc phải thực hiện lại từ đầu. Một thuật toán khai phá luật kết hợp trên cơ sở dữ liệu CSDL gia tăng đã được Nguyễn Xuân Huy Đoàn Văn Ban và Nguyễn Hữu Trọng đề xuất trong 14 Thuật toán này dựa vào kỹ thuật xây dựng giàn. Khi một giao tác xuất hiện thuật toán cập nhật thông tin tại các đỉnh của giàn. Với kỳ thuật duyệt giàn ta lưu trữ độ hỗ trự của mọi tập mục dữ liệu xuất hiện trong các giao tác và từ đó ta có thể lọc ra các tập thường xuyên theo yêu cầu. Kỹ thuật phân hoạch dữ liệu DL đã được Ashok Savasere công bố năm 1995 trong 10 và được Shakỉl Ahmed phát triển trong 11 . Với hướng tiếp cận này một CSDL kích thước lớn có nhiều dòng được chia ngang thành nhiều tập DL ít dòng để có thể đưa hết vào bộ nhớ trong để xử lí. Trong 15 tác giả đã đề xuất một thuật toán phân lớp DL theo chiều dọc một CSDL giao tác T trên tập mục dữ liệu I có n phần tử đưực chia thành n phần và được xử lí song song trên n máy. Tuy nhiên thuật toán này chỉ xử lí trên tập dữ liệu ởn định. Đe phát triển các kết quả

• Báo cáo khoa học
• Thuật toán khai phá
• tập mục dữ liệu
• quy luật phân bổ
• khoa học công nghệ
• nghiên cứu khoa học
• hệ thống thông tin
• Khai phá luật kết hợp
• 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
• 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
• Khai phá quá trình
• Bài giảng Khai phá quá trình
• Phát hiện quy trình
• Họ thuật toán phát hiện quy trình
• Thuật toán alpha++
• Lý thuyết khai phá dữ liệu
• Thực hành khai phá dữ liệu
• Ứng dụng khai phá dữ liệu
• Dự toán khách hàng rời
• Mạng viễn thông
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Cơ sở dữ liệu
• Khai phá tập mục lợi ích cao
• Thuật toán hai pha
• Thuật toán Two Phase
• Khai phá tri thức
• luật kết hợp
• thuật toán song song
• luật kết hợp cơ sở
• luật kết hợp song song
• bài toán 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
• cơ sờ dữ liệu ngành thuế VIỆT NAM
• thuật toán khai phá dữ liệu
• khai thác thông tin ngành thuế
• mô hình khai phá dữ liệu
• luận văn máy tính khoa học
• bài toán gom cụm
• họ giải thuật
• Luận án Tiến sĩ
• Kỹ thuật khai phá mẫu dẫy
• Kỹ thuật khai phá mẫu thứ tự
• Đồ thị khoảng cách
• Trọng số vết
• Thuật toán phân cụm vết
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Quá trình khai phá dữ liệu
• Thuật toán khai phá tập mục
• luận văn công nghệ tông tin
• Khai phá luật kếp hợp
• Thuat toán Apriori
• Thuat toán PCY
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Phát hiện tri thức
• Các bài toán điển hình phân lớp
• Đặc trưng khai phá dữ liệu
• Các thuật toán Bayes
• Tuyển sinh Đại học
• Tốt nghiệp phổ thông trung học
• Luật kết hợp mờ
• Khai phá luật kết hợp mờ
• mẫu phổ biến
• Tập phổ biến
• Khai phá đồ thị
• Khai phá đồ thị con phổ biến
• Khai phá Top K đồ thị con
• Phân tích liên kết web
• phân tích mạng xã hội
• Đồ thị con phổ biến
• Thuật toán khai phá đồ thị con
• Dữ liệu đồ thị
• Cở dữ liệu đồ thị
• Thuật toán FSG
• Tiểu luận môn học
• Xây dựng thuật toán K means
• Xây dựng thuật toán KNN
• Kỷ yếu Hội thảo khoa học
• Hội thảo khoa học về Thương mại
• Thuật toán khai phá tập mục thường xuyên
• Cơ sở dữ liệu lớn
• Thuật toán RSFPGrowth
• luận văn công nghệ thông tin
• khoa học máy tính
• pháp khai phá dữ liệu
• Bài toán lựa chọ thuộc tính
• Thuật toán RELIEF
• Thuật toán Genetic