TAILIEUCHUNG - Thuật toán khai thác dữ liệu tăng trưởng trong cơ sở dữ liệu có tính thời gian.

Thuật toán khai thác dữ liệu tăng trưởng trong cơ sở dữ liệu có tính thời gian. Mặc dầu đóng một vai trò lịch sử quan trọng trong nguồn gốc của Khoa học máy tính, Điều khiển học, và Khoa học về các hệ thống nhiều lãnh vực khác. Bởi vậy, nhìn chung điều khiển học không được xem như môn khoa học độc lập. | Tạp chí Tin học và Điều khiền học 2004 80--90 THUẬT TOÁN KHAI THÁC DỮ LIỆU TĂNG TRƯỞNG TRONG Cơ SỞ DỮ LIỆU CÓ TÍNH THỜI GIAN NGUYỄN ĐÌNH THUÂN -Đại học Thủy sản Nha Trang Abstract. Discovering association rules is a well-established problem in the field of data mining. In later years many researchers have focused on the mining rules from temporal data 3 8 . In this paper we propose an algorithm for incremental mining of association rules by partitioning a transaction database into several partitions. The algorithm employs a filtering thresholds in each partition and outputs a cumulative filter which consists of the progressive candidate set of itemsets. Tóm tắt. Khám phá các luật kết hợp là bài toán cơ bản được đặt ra trong lĩnh vực khai thác dữ liệu. Trong thời gian gần đây một số tác giả đã nghiên cứu về khai thác các luật với dữ liệu có tính thời gian 3 8 . Trong bài báo này chúng tôi dề xuất thuật toán khai thác tăng trưởng các luật kết hợp bang cách chia dữ liệu thành các phần tính các ngưỡng cho mỗi phần dữ liệu và các ngưỡng tích luỹ để tìm ra các tập dữ liệu thoả mãn. 1. GIỚI THIỆU Khai thác các luật kết hợp là một trong các thuật toán ứng dụng nhiều trong việc khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu hoặc khai thác dữ liệu. Các luật này được ví dụ như 90 khách hàng đã mua bơ và bánh mì thì sẽ mua sữa hoặc 85 sinh viên ngành tin học đạt điểm giỏi môn toán cao cấp và lập trình căn bản thì sẽ đạt điểm giỏi môn cấu trúc dữ liệu. Thuật toán về khai thác dựa trên các luật kết hợp lần đầu tiên được giới thiệu trong 2 và bao gồm hai bước chính như sau Tìm các tập đơn vị dữ liệu xảy ra thường xuyên nghĩa là tìm tất cả các tập đơn vị dữ liệu có số lần xuất hiện lớn hơn một ngưỡng cho trước . Từ các tập đơn vị dữ liệu xảy ra thường xuyên thiết lập các luật thể hiện mối liên hệ giữa các đơn vị dữ liệu. Nhận xét - Khi dữ liệu được tăng trưởng theo thời gian thì sau một đơn vị thời gian như một tuần một tháng. thì kho dữ liệu sẽ được lưu trữ tăng lên rất nhiều .

• Tự động hoá
• khai thác dữ liệu
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Chuỗi tuần tự
• Thuật toán GSP
• Khai thác chuỗi tuần tự
• Khai thác mẫu tuần tự
• Dữ liệu chuỗi
• Mã hóa hệ đa cấp
• hướng dẫn Mã hóa hệ đa cấp
• hướng dẫn khai thác dữ liệu
• cẩm nang khai thác dữ liệu
• kinh nghiệm khai thác dữ liệu
• Mô tả công việc
• Mô tả công việc ngành IT
• Mô tả công việc Chuyên viên khai thác CSDL
• Chuyên viên khai thác CSDL
• Khai thác cơ sở dữ liệu
• Lập trình chuyển đổi dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu giao dịch
• Xây dựng kho dữ liệu
• Vận hành hệ thống ETL
• Tập hữu ích cao
• Luật kết hơp
• Thuật toán HUIL
• Kỹ thuật khai thác dữ liệu
• Bài toán khai thác tập mục hữu ích
• Bài toán khai thác luật kết hợp hữu ích cao
• Thuật toán hiệu quả
• Hiệu quả khai thác
• Khai thác tập phổ biến
• Dữ liệu giao dịch
• Tập phổ biến đống
• Đề cương môn Khai thác dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Khai phá luật kết hợp
• Kỹ thuật phân lớp có giám sát
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài toán khai thác dữ liệu
• Khai thác dữ liệu tiếng dân tộc
• Kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Bài toán phân lớp văn bản
• 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
• Mô hình khai thác luật hiếm
• Khai thác luật hiếm
• Bảo toàn tính riêng tư
• Cơ sở dữ liệu phân tán dọc
• Quá trình khai thác dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• 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
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Quản trị cơ sở dữ liệu
• Khai thác cơ sở dữ liệu trong doanh nghiệp
• Quản trị cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Hoạch định cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Ngưỡng phổ biến động
• Thuật toán khai thác nhanh tập hiếm
• Luật kết hợp
• Khai thác tập hiếm
• Ngưỡng minsup động
• Phương pháp khai thác theo chiều ngang
• Thuật toán Mining Row Item Horizontal
• Ứng dụng khai thác dữ liệu
• Dự đoán sự tăng trưởng
• Số thuê bao di động
• Khoa học máy tính
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Luận văn khoa học máy tính
• Khai thác Top rank K
• Cơ sở dữ liệu có trọng số
• Thuật toán khai thác tập phổ biến
• Cơ sở dữ liệu giao dịch nhị phân
• Triển khai xây dựng cơ sở dữ liệu Quốc gia
• Cơ sở dữ liệu Quốc gia
• Tài nguyên và môi trường
• Khai thác tài nguyên
• Khai thác môi trường
• Khai thác và phòng chống Path Traversal Attack
• Khai thác Path Traversal Attack
• Phòng chống Path Traversal Attack
• Sử dụng Path Traversal Attack
• Bảo vệ dữ liệu
• Khả năng khai thác Path Traversal
• Nghiên cứu khoa học
• Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường
• Phương pháp tổ chức dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu đào tạo tín chỉ
• Quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ
• luận văn
• dữ liệu nhân sự
• tìm hiểu khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• quản lý nguồn nhân lực
• Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ Địa chất
• Khai thác khoáng sản trái phép
• Quản lý khai thác khoáng sản
• Công nghệ viễn thám
• Cơ sở dữ liệu GIS
• Khai thác luật kết hợp phân tán
• Chống thông đồng
• Khai thác luật kết hợp
• Dữ liệu phân tán tán ngang
• Hệ mã hóa đồng cấu
• Ảnh hưởng của công tác khai thác cát
• Công tác khai thác sỏi
• Biến động đường bờ sông Chu
• Dữ liệu viễn thám
• Hiện tượng sạt lở bờ sông
• Thuật toán khai thác
• Phân lớp dữ liệu
• Đề xuất thuật toán SPP Mining
• Phân hoạch dữ liệu
• Phân hoạch dữ liệu thành N lớp
• Chuyên đề tốt nghiệp
• Chuyên đề tốt nghiệp Công nghệ thông tin
• Khai thác dữ liệu trong SQL
• Khai thác tuần tự
• Mô hình tuần tự
• Mô hình tuần tự tối đa
• Cơ sở dữ liệu dự kiến tiền tố
• Khai thác k mẫu tuần tự tối đại