Research On Developing Method Of Mining Fuzzy Association Rules Based On Linguistic Information And Its Application

RESEARCH ON DEVELOPING METHOD OF MINING FUZZY ASSOCIATION RULES BASED ON LINGUISTIC INFORMATION AND ITS APPLICATION

Tác giả: NGUYEN TUAN ANH

Lĩnh vực: Mathematical Foundation for informatics

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này tập trung vào việc khai phá luật kết hợp mờ (fuzzy association rules – AR) dựa trên thông tin ngôn ngữ và ứng dụng của chúng. Luận án trình bày các phương pháp khai thác tri thức mờ kết hợp với thông tin ngôn ngữ, sử dụng đại số hedge (Hedge Algebras – HA) thay vì lý thuyết tập mờ truyền thống để giải quyết một số vấn đề trong khai phá luật kết hợp. Nghiên cứu này đề xuất các phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa cho các khái niệm mờ và phương pháp khai thác tri thức, đặc biệt là luật mờ. Luận án cũng nghiên cứu các cách biểu diễn dữ liệu khác nhau để khai thác AR một cách đa dạng và có ý nghĩa, sử dụng cả biểu diễn dữ liệu đơn cấp và đa cấp. Một đóng góp quan trọng là việc phát triển thuật toán nén cơ sở dữ liệu giao dịch mờ để cải thiện hiệu quả khai phá AR. Nghiên cứu này đã áp dụng HA để nén cơ sở dữ liệu giao dịch và đề xuất một phương pháp khai phá luật kết hợp mờ mới, cho kết quả tốt hơn các phương pháp hiện có.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Một số kiến thức cơ bản (Tập mờ và các phép toán trên tập mờ, biến ngôn ngữ, phân hoạch mờ, các tập mờ của đại số hedge, ngữ nghĩa định lượng của các giá trị ngôn ngữ, khái niệm về đại số hedge, khai phá luật kết hợp)
• Chương 2: Khai phá luật kết hợp mờ dựa trên đại số hedge (Giới thiệu, Cơ sở dữ liệu giao dịch mờ, Thuật toán nén cơ sở dữ liệu giao dịch, Kết quả thực nghiệm)