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.
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.
