TAILIEUCHUNG - Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 38

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 38. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 350 Jean-Francois Boulicaut and Baptiste Jeudy describe a mining algorithm but rather a pruning technique for non anti-monotonic and non monotonic constraints. Considering a sub-lattice A of 21 the problem is to decide whether this sub-lattice can be pruned. A sub-lattice is characterized by its maximal element M and its minimal element m . the sub-lattice is the collection of all itemsets S such that m C S C M. To prune this sub-lattice one must prove that none of its elements can satisfy the constraint C. To check this the authors introduce the concept of negative witness a negative witness for C in the sub-lattice A is an itemset W such that C W cX e A C X . Therefore if the constraint is not satisfied by the negative witness then the whole sub-lattice can be pruned. Finding witnesses for anti-monotonic or monotonic constraints is easy m is the witness for all anti-monotonic constraints and M for all monotonic ones. The authors then show how to compute efficiently witnesses for various tough constraints. For instance for AVG S a a witness is the set mU i e M a . The authors also gives an algorithm linear in the size of I to compute a witness for the difficult constraint VAR S a where VAR denotes the variance. Ad-hoc Strategies Apart from generic algorithms many algorithms have been designed to cope with specific classes of constraints. We select only two examples. The FIC algorithm Pei et al. 2001 does a depth-first exploration of the itemset lattice. It is very efficient due to its clever data structure a prefix-tree used to store the database. This algorithm can compute the extended theory for a conjunction Cam A Cm A C where C is convertible anti-monotonic or monotonic. A constraint C is convertible anti-monotonic if there exists an order on the items such that if itemsets are written using this order every prefix of an itemset satisfying C satisfies C. For instance AVG S a is convertible anti-monotonic if the items i are ordered by decreasing .

• Cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc cơ sở dữ liệu
• kiến thức máy tính
• ứng dụng khai thác dữ liệu
• sổ tay dữ liệu máy tính
• phương pháp khai thác dữ liệu
• mô hình dữ liệu NCBI
• cơ sở dữ liệu
• cơ sở dữ liệu EMBL EBI
• cơ sở dữ liệu CIB DDBJ
• nghiên cứu sinh học
• sinh học bài giảng sinh học
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữu liệu
• Cấu trúc dữ liệu trong SQL server
• Cấu trúc dữ liệu
• Tạo cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Vị trí cấu trúc dữ liệu
• Áp dụng tin học
• Quan hệ giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cơ bản
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Đánh giá thuật toán
• Thiết kế cấu trúc dữ liệu
• Hệ cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Các hệ cơ sở dữ liệu
• Khôi phục dữ liệu
• An toàn dữ liệu
• Lưu trữ dữ liệu
• Thành phần cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc giải thuật
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Lập trình dữ liệu
• Công nghệ thông tin
• Đề thi cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng hệ cơ sở dữ liệu
• Lý thuyết cơ sở dữ liệu
• Phát triển cơ sở dữ liệu
• Thuật toán giải thuật
• Tổng quan cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu cơ sở
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Đặc tính của cơ sở dữ liệu
• Quản lý cơ sở dữ liệu
• Tầm quan trọng của cấu trúc dữ liệu
• Tiêu chuẩn cấu trúc dữ liệu
• Kiểu dữ liệu cơ sở
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu con trỏ
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Dữ liệu đa phương tiện
• Các cấu trúc dữ liệu đa chiều
• Cấu trúc dữ liệu đa chiều
• tài liệu học vi tính
• hệ thống cơ sở dữ liệu
• tìm hiểu cơ sở dữ liệu
• xây dựng cơ sở dữ liệu
• nghiên cứu cơ sở dữ liệu
• cấu trức lưu trữ ngoài
• Tài liệu cấu trúc cây
• Khái niệm cấu trúc cây
• Thông tin cấu trúc
• Tổng quan cấu trúc cây
• Đặc điểm cấu trúc dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu quốc gia
• Khoa học và công nghệ
• Phần mềm quản trị
• Ngôn ngữ lập trình minh hoạ
• Kỹ thuật tìm kiếm
• Giải thuật và cấu trúc dữ liệu
• Khái niệm cấu trúc dữ liệu
• Bài toán toán tin học
• Đặc tả vấn đề
• Cơ sở dữ liệu Chương 3
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Mô hình Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu trong GIS
• Dữ liệu không gian
• Cấu trúc dữ liệu Vector
• Dữ liệu Raster
• Bài giảng dữ liệu