Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Sequential Pattern Mining

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về khai phá mẫu tuần tự, một lĩnh vực quan trọng trong khai phá dữ liệu. Chúng ta sẽ khám phá định nghĩa, các ứng dụng thực tế, và các phương pháp khác nhau để khai phá mẫu tuần tự.

Sinh viên và nhà nghiên cứu quan tâm đến khai phá dữ liệu và các ứng dụng của nó.

Tài liệu này trình bày chi tiết về khai phá mẫu tuần tự, một kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng để tìm kiếm các mẫu xuất hiện thường xuyên trong các chuỗi dữ liệu. Khai phá mẫu tuần tự có nhiều ứng dụng thực tế, bao gồm phân tích giỏ hàng, phân tích web, và dự đoán chuỗi DNA. Tài liệu này bao gồm các định nghĩa cơ bản như chuỗi, mẫu tuần tự, và ngưỡng hỗ trợ. Nó cũng trình bày các thuật toán chính để khai phá mẫu tuần tự, bao gồm các thuật toán dựa trên Apriori như GSP và SPADE, và các thuật toán Pattern-Growth như FreeSpan và PrefixSpan. Mỗi thuật toán được mô tả chi tiết, bao gồm các bước thực hiện và ví dụ minh họa. Đặc biệt, tài liệu tập trung vào thuật toán PrefixSpan, một thuật toán hiệu quả để khai phá mẫu tuần tự. Thuật toán này sử dụng kỹ thuật chiếu tiền tố để giảm không gian tìm kiếm và tăng tốc độ khai phá. Tài liệu cũng trình bày một ví dụ chi tiết về cách sử dụng PrefixSpan để khai phá mẫu tuần tự từ một tập dữ liệu mẫu. Cuối cùng, tài liệu so sánh hiệu suất của các thuật toán khai phá mẫu tuần tự khác nhau trên một tập dữ liệu thực tế, cho thấy PrefixSpan thường có hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán khác.