Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ » Công Nghệ Thông Tin » Hệ thống thông tin quản lý
51 trang
116 lượt xem
0
0

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Khai thác dữ liệu (Frequent Patterns Mining)

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Khai thác dữ liệu (Frequent Patterns Mining) tập trung vào các kỹ thuật phát hiện mẫu phổ biến trong cơ sở dữ liệu lớn. Nội dung trình bày các thuật toán khai thác tập mục thường xuyên, luật kết hợp và các ứng dụng liên quan. Đây là công cụ quan trọng để hiểu được mối quan hệ tiềm ẩn giữa các dữ kiện trong dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Chủ đề:

hoatrongguong03

Ứng dụng CNTT trong QTDN

Share
/
51

Tài liệu liên quan

Ứng dụng các mô hình học máy vào dự đoán tình trạng bỏ học của sinh viên

Ứng dụng các mô hình học máy vào dự đoán tình trạng bỏ học của sinh viên

6 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 2 - Các mô hình khái niệm về sự cố, tai nạn và mối liên quan với công tác kiểm soát không lưu

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 2 - Các mô hình khái niệm về sự cố, tai nạn và mối liên quan với công tác kiểm soát không lưu

49 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 3 - Các dạng và bản chất của sai sót có liên quan tới việc cung cấp ATS

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 3 - Các dạng và bản chất của sai sót có liên quan tới việc cung cấp ATS

42 trang
Bài giảng Yếu tố con người: Chương 4 - Khả năng nhận thức và giới hạn của con người trong môi trường ĐHB

Bài giảng Yếu tố con người: Chương 4 - Khả năng nhận thức và giới hạn của con người trong môi trường ĐHB

88 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 6 - Nguyễn Mạnh Sơn

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bài 6 - Nguyễn Mạnh Sơn

27 trang
Big Data and business network analysis: Applications in management and optimization

Big Data and business network analysis: Applications in management and optimization

11 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ)

Bài giảng Học máy thống kê: Support Vector Machine (Máy véc tơ hỗ trợ)

46 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent)

Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent)

28 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp

Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp

34 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học

Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học

49 trang

Tài liêu mới

Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 6 - Dạng chuẩn (Normal Form)

Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 6 - Dạng chuẩn (Normal Form)

20 trang
Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 5 - Thiết kế CSDL

Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 5 - Thiết kế CSDL

23 trang
Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 4 - Ràng buộc toàn vẹn

Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 4 - Ràng buộc toàn vẹn

29 trang
Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 3 - Ngôn ngữ truy vấn CSDL

Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 3 - Ngôn ngữ truy vấn CSDL

22 trang
Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 2 - Cơ sở dữ liệu quan hệ

Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 2 - Cơ sở dữ liệu quan hệ

41 trang
Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 1 - Tổng quan về cơ sở dữ liệu

Bài giảng Cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu: Chương 1 - Tổng quan về cơ sở dữ liệu

10 trang
Bài giảng Phân tích thiết kế hệ thống

Bài giảng Phân tích thiết kế hệ thống

132 trang
Xây dựng hệ thống thông tin quản lý kết nối doanh nghiệp và hỗ trợ việc làm cho sinh viên trường Đại học Phan Thiết

Xây dựng hệ thống thông tin quản lý kết nối doanh nghiệp và hỗ trợ việc làm cho sinh viên trường Đại học Phan Thiết

17 trang
Bài giảng môn Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cây nhị phân tìm kiếm

Bài giảng môn Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cây nhị phân tìm kiếm

25 trang
Câu hỏi trắc nghiệm môn Cơ sở dữ liệu

Câu hỏi trắc nghiệm môn Cơ sở dữ liệu

59 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bảng băm

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Bảng băm

57 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cây

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cây

76 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cây tìm kiếm nhị phân cân bằng (AVL)

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cây tìm kiếm nhị phân cân bằng (AVL)

14 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Danh sách

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Danh sách

75 trang
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Heap Sort

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Heap Sort

23 trang

AI tóm tắt

- Giúp bạn nắm bắt nội dung tài liệu nhanh chóng!

Giới thiệu tài liệu

Tài liệu này giới thiệu về khai phá mẫu phổ biến (Frequent Pattern Mining), một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực khai thác dữ liệu. Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản, các kỹ thuật liên quan, và ứng dụng thực tế của nó.

Đối tượng sử dụng

Sinh viên, nhà nghiên cứu, và các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu.

Từ khoá chính

Khai phá mẫu phổ biếnFrequent Pattern MiningKhai phá dữ liệuData MiningItemsetLuật kết hợpAssociation RuleAprioriFP-Growth

Nội dung tóm tắt

Tài liệu này trình bày chi tiết về khai phá mẫu phổ biến (Frequent Pattern Mining), một phương pháp được sử dụng để phân tích các hành vi lặp đi lặp lại giữa các yếu tố có liên hệ với nhau. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích trong các ngành như thương mại điện tử, ngân hàng, và bán lẻ, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng. Chúng ta sẽ đi sâu vào các kỹ thuật khai phá mẫu phổ biến như Frequent Itemset Mining và Association Rule Mining. Frequent Itemset Mining tập trung vào việc tìm kiếm các tập hợp mục (itemsets) thường xuyên xuất hiện cùng nhau trong dữ liệu giao dịch. Association Rule Mining, ngược lại, sử dụng các itemsets này để tạo ra các quy tắc kết hợp, giúp dự đoán hành vi hoặc kết quả trong tương lai. Các thuật toán phổ biến như Apriori và FP-Growth cũng sẽ được thảo luận, cùng với các khái niệm liên quan như support, confidence, và lift. Cuối cùng, tài liệu sẽ trình bày các ứng dụng thực tế của khai phá mẫu phổ biến trong quản lý kho hàng, khuyến mãi, và phân tích hành vi người dùng.

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015