Luận văn: Ứng dụng khai phá dữ liệu xây dựng hệ thống trợ giúp phòng, chống và giảm nhẹ rủi ro thiên tai tại trường học.

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật này tập trung vào việc ứng dụng khai phá dữ liệu để xây dựng một hệ thống hỗ trợ công tác phòng, chống và giảm nhẹ rủi ro thiên tai tại các trường học. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, lượng dữ liệu thu thập ngày càng lớn, đòi hỏi các phương pháp phân tích hiệu quả. Khai phá dữ liệu, với các kỹ thuật như phân cụm và luật kết hợp, nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để khám phá tri thức ẩn trong dữ liệu. Tuy nhiên, các ứng dụng khai phá dữ liệu trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt là dự báo rủi ro thiên tai tại trường học, còn hạn chế. Luận văn đề xuất xây dựng một hệ thống sử dụng thuật toán phân cụm (K-means) và luật kết hợp (Apriori) để thu thập, phân tích thông tin về trường học, cơ sở vật chất, điều kiện địa lý, và các yếu tố rủi ro, từ đó đưa ra dự báo về nguy cơ thiên tai, hỗ trợ lập kế hoạch ứng phó, và nâng cao khả năng chống chịu của trường học trước thiên tai.

Mục lục chi tiết:

• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu
• Chương 2: Tìm hiểu phân cụm dữ liệu, luật kết hợp, thuật toán K_means và thuật toán Apriori
• Chương 3: Ứng dụng khai phá dữ liệu xây dựng hệ thống trợ giúp phòng, chống và giảm nhẹ rủi ro thiên tai tại trường học
• Kết luận