Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 72 trang
Dung lượng: 756 KB

Giới thiệu nội dung

Khai Thác Dàn Tập Phổ Biến Đóng Sử Dụng Cấu Trúc DSBV

Tác giả: Trần Phú Dư

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc khai thác dữ liệu, cụ thể là khám phá các mẫu phổ biến đóng và cấu trúc dàn của chúng. Nghiên cứu đề xuất cải tiến thuật toán BVCL để khai thác hiệu quả hơn dàn các tập phổ biến đóng, nhằm giảm thời gian và chi phí xét quan hệ cha-con, từ đó giúp việc khai thác luật kết hợp trở nên nhanh chóng và tiết kiệm bộ nhớ hơn. Tài liệu cũng trình bày cơ sở lý thuyết, các phương pháp nghiên cứu, kết quả thực nghiệm và các hướng phát triển trong lĩnh vực này.

Mục lục chi tiết:

  • Mở đầu
  • Bố cục đề tài
  • Chương 1: Tổng quan
    • Khai thác dữ liệu
    • Ứng dụng của khai thác dữ liệu
    • Khai thác dàn các tập phổ biến đóng
    • Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
    • Phương pháp nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu
    • Khó khăn và Thách thức
    • Mục tiêu và phạm vi của luận văn
    • Đóng góp của luận văn
  • Chương 2: Cơ sở lý thuyết
    • Khái quát bài toán
    • Hướng tiếp cận khai thác tập phổ biến đóng
    • Hướng tiếp cận khai thác tập sinh (Minimal Generator)
    • Hướng tiếp cận khai thác Dàn các tập phổ biến đóng
    • Đề xuất cấu trúc dữ liệu
      • Superset bit-vector
      • Dynamic superset bit-vector
        • Tìm FCS từ cấu trúc DSBV
        • Tìm minimal FCS từ cấu trúc DSBV
        • Giao 2 DSBVs
        • Cập nhật 1 DSBV
  • Chương 3: Đề xuất thuật toán khai thác dàn các tập phổ biến đóng và cải tiến
    • Phát biểu bài toán khai thác Dàn các tập phổ biến đóng
    • Thuật Toán BVCL
    • Lưu đồ tổng quát của thuật toán
    • Các bước chính của thuật toán
    • Đặc tả và phân tích thuật toán
    • Cải tiến thuật toán gốc
      • Cơ sở lý thuyết
        • Kết nối Galois
        • Định nghĩa toán tử đóng
        • Các tính chất của IT-pair
        • Minimal Generator (mG)
        • Một số nhận xét về mG
      • Thuật toán
    • Kết quả thực nghiệm và so sánh
      • Bộ dữ liệu Chess
      • Bộ dữ liệu Mushroom
      • Bộ dữ liệu Pumsb
      • Bộ dữ liệu Retail
      • Bộ dữ liệu T10I4D100K
  • Kết luận và hướng phát triển
    • Kết luận
    • Hướng phát triển
  • Tài liệu tham khảo