Bài giảng môn Khai phá dữ liệu: Chương 3 - Luật kết hợp

Trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, việc khám phá các mối quan hệ và mẫu hình ẩn trong các tập dữ liệu lớn là vô cùng quan trọng để đưa ra các quyết định chiến lược và tối ưu hóa hoạt động. Chương này tập trung vào một kỹ thuật nền tảng: luật kết hợp. Luật kết hợp giúp xác định các mối tương quan thú vị giữa các mặt hàng hoặc sự kiện, chẳng hạn như những sản phẩm thường được mua cùng nhau trong các giao dịch. Hiểu rõ các luật này mang lại giá trị to lớn cho nhiều ngành, từ bán lẻ đến y tế, bằng cách hỗ trợ phân tích hành vi khách hàng, đề xuất sản phẩm và quản lý hàng tồn kho. Mục tiêu của bài giảng là giới thiệu tổng quan về luật kết hợp, các khái niệm cơ bản liên quan, và đặc biệt là bài toán khai phá luật kết hợp cùng giải thuật Apriori.

Sinh viên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, hoặc các ngành liên quan đang theo học môn Khai phá dữ liệu.

Chương 3 của bài giảng Khai phá dữ liệu đi sâu vào chủ đề luật kết hợp, một kỹ thuật mạnh mẽ để phát hiện các mối quan hệ thú vị giữa các mục trong tập dữ liệu lớn. Phần đầu tiên, "Tổng quan về luật kết hợp", giới thiệu khái niệm bằng các ví dụ thực tế, minh họa cách thức các mối liên hệ như việc khách hàng mua "áo sơ mi và cà vạt" có thể được khám phá. Nó nhấn mạnh ứng dụng trong việc phân tích giỏ hàng để hiểu rõ hơn hành vi mua sắm của người tiêu dùng.

Tiếp theo, "Các khái niệm cơ bản" đặt nền tảng lý thuyết bằng cách định nghĩa các thuật ngữ cốt lõi. Người học sẽ làm quen với khái niệm "hạng mục" (item) là các đơn vị dữ liệu riêng lẻ, "giao dịch" (transaction) là một tập hợp các hạng mục được mua cùng nhau, và "tập hạng mục" (itemset) là bất kỳ nhóm hạng mục nào. Khái niệm "cơ sở dữ liệu giao dịch" được giải thích như một tập hợp các giao dịch, thường gặp trong các siêu thị. Phần này cũng trình bày mô hình toán học của một luật kết hợp dưới dạng X → Y, nơi X và Y là các tập hạng mục không giao nhau. Việc hiểu rõ các định nghĩa này là thiết yếu để tiếp cận các phương pháp khai phá.

"Bài toán khai phá luật kết hợp" được giới thiệu như quá trình tìm kiếm tất cả các luật kết hợp mạnh (có độ hỗ trợ và độ tin cậy thỏa mãn ngưỡng cho trước) từ một tập dữ liệu giao dịch. Cuối cùng, "Giải thuật Apriori" được trình bày như một trong những thuật toán kinh điển và hiệu quả nhất để giải quyết bài toán này. Apriori sử dụng nguyên lý Apriori (rằng mọi tập con của một tập hạng mục thường xuyên cũng phải là thường xuyên) để thu hẹp không gian tìm kiếm các tập hạng mục thường xuyên, từ đó tạo ra các luật kết hợp. Kiến thức này không chỉ giúp sinh viên nắm vững lý thuyết mà còn trang bị công cụ để áp dụng trong các bài tập thực hành và phân tích dữ liệu thực tế, mang lại giá trị ứng dụng cao trong kinh doanh, quản lý và nghiên cứu.