GVHD:
PGS.TS Lê Hoài Bắc
Học viên:
Vũ Hoàng Hải Sơn - 1211061
1
Nội Dung
1. Giới Thiệu
2. Mô tảthuật toán
3. Đánh giá và kết quảcủa thuật toán
2
Giới thiệu
Có rất nhiều thuật toán được đềxuất tìm kiếm các luật
kết hợp (association rules) trong trường dữliệu như:
Apriori
TreeProjection
FP-growth
Mining of generalized and multi-level rules
Mining of quantitative rules
…..
3
Giới thiệu
Dữ liệu thời gian tồn tại rộng rãi trong kinh tế, tài chính,
truyền thông, và các lĩnh vực khác như dự báo thời tiết
Temporal Association Rules(TAR) là sự thể hiện của các
luật kết hợp bằng việc kết hợp với thời gian.
Đặc trưng của dữ liệu thời gian là sự cập nhật liên tục do
đó các giải thuật được đề xuất để giải quyết các vấn đề
xử lý chỗi thời gian:
Progressive Partition Miner(PPM)
Segmented Progressive Filter (SPF)
Two end AssocIation miNer (Twain)
Incremental Temporal Association Rules Mining (ITARM)
4
Giới thiệu
•Incremental Temporal Association Rules Mining (ITARM)
Dựa trên nền của thuật toán Sliding-Window Filtering
Duy trì những tập tập phổ biến sau khi dữ liệu đã được cập
nhật
5