Khai phá luật kết hợp

Nghiên cứu này sẽ tập trung phân tích, khai phá và tìm ra luật kết hợp dựa trên dữ liệu của quá khứ, từ đó đề xuất một số kiến nghị để hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh của siêu thị được tối ưu hơn.

6p vimichaeldell 04-12-2021 70 8   Download

Trong bài viết này, phương pháp luật kết hợp trên tập dữ liệu học tập trực tuyến thực tế được sử dụng để đánh giá được mức độ tác động của các hoạt động học đến việc nộp bài tập của người học.

12p gaupanda068 02-01-2025 3 2   Download

Một tập dữ liệu (dataset) là một tập hợp các đối tượng (objects) và các thuộc tính của chúng.Mỗi thuộc tính (attribute) mô tả một đặc điểm của một đối tượngKhái niệm “đối tượng” còn được tham chiếu đến với các tên gọi khác...

35p phuonggm 30-09-2012 406 58   Download

Với một tập các giao dịch transactions) cho trước, cần ộ ập g ị ( ) , n tìm các luật dự đoán khả năng xuất hiện trong một giao dịch của các mục (items) này dựa trên việc xuất hiện của các mục khác

47p phuonggm 30-09-2012 160 42   Download

Đối với một tập các ví dụ/bản ghi ( instances/records) – gọi là tậộ ập ụ g ) gọ ập huấn luyện/học (training/learning set). Mỗi bản ghi được biểu diễn bằng một tập các thuộc tính, trong đó có một thuộc tính phân lớp (class attribute). Tìm/học một hàm cho thuộc tính phân lớp (hàm phân lớp) đối với các giá trị của các thuộc tính khác.

55p phuonggm 30-09-2012 229 69   Download

Một số tên gọi khác của phương pháp học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbor learning) • Instance-based learning • Lazy learning • Memory-Memory based learning

78p phuonggm 30-09-2012 237 67   Download

Học có giám sát (Supervised learning) Tập dữ liệu (dataset) bao gồm các ví dụ, mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp/giá trị đầu ra mong muốn. Mục đích là học (xấp xỉ) một giả thiết (vd: một phân lớp, một hàm mục tiêu,...) phù hợp với tập dữ liệu hiện có. Giả thiết học được (learned hypothesis) sau đó sẽ được dùng để phân lớp/dự đoán đối với các ví dụ mới.

35p phuonggm 30-09-2012 155 40   Download

Khai phá luệt kết hợp:  Tìm tất cả mẫu phổ biến, kết hợp, tương quan, hoặc cấu trú nhanquả trong tập các mục hoặc đối tượng trong CSDL quan hệ hoặc các kho chứa thông tin khác.  Mẫu phổ biến (Frequent pattern): là mẫu (tập mục, dãy mục…) mà xuất hiện phổ biến trong 1 CSDL [AIS93]

60p duylong2091 27-12-2012 185 42   Download

Phân tích việc mua hàng của khách hàng bằng cách tìm ra những “mối kết hợp” giữa những mặt hàng mà khách đã mua. Bài toán được Agrawal thuộc nhóm nghiên cứu của IBM đưa ra vào năm 1994. Khai phá luật kết hợp: Tìm tần số mẫu, mối kết hợp, sự tương quan, hay các cấu trúc nhân quả giữa các tập đối tượng trong các cơ sở dữ liệu giao tác, cơ sở dữ liệu quan hệ, và những kho thông tin khác. Tính hiểu được: dễ hiểu Tính sử dụng được: Cung cấp thông tin thiết thực Tính hiệu quả: Đã có...

57p trinhvang 18-01-2013 167 50   Download

Có thể dùng phân lớp và dự đoán để xác lập mô hình/mẫu nhằm mô tả các lớp quan trọng hay dự đoán khuynh hướng dữ liệu trong tương lai. Phân lớp(classification) dự đoán các nhãn phân loại. Dự đoán (prediction) hàm giá trị liên tục.

41p trinhvang 18-01-2013 180 37   Download

Luật kết hợp mô tả các sự kiện xuất hiện cùng nhau trong dữ liệu Ví dụ: "IF khách hàng mua sản phẩm A với số lượng 10 THEN sẽ mua sản phẩm B với số lượng 20. Các luật dãy phổ biến mô tả quan hệ thời gian giữa các sự kiện Ví dụ: IF hôm nay khách hàng mua sản phẩm A THEN sau 1 tuần khách hàng sẽ mua tiếp sản phẩm B và C” Tập R các loại sự kiện. Mỗi sự kiện là một cặp (A, t), với A  R là loại sự kiện (ví dụ loại...

37p trinhvang 18-01-2013 96 18   Download

Dữ liệu (Data): có thể xem là chuỗi các bit, là số, ký tự…mà chúng ta thu thập hàng ngày trong công việc. Thông tin (Information): là tập hợp của những dữ liệu đã được xử lý, dùng mô tả, giải thích đặc tính của một đối tượng nào đó. Tri thức (Knowledge): là tập hợp những thông tin có liên hệ với nhau, được lập luận chặt chẽ hoặc được thực nghiệm kiểm chứng quan nhiều thế hệ. Tri thức thể hiện tư duy của con người về một vấn đề....

25p trinhvang 18-01-2013 147 23   Download

Sự bùng nổ thông tin hiện nay do tác động của các siêu phương tiện và WWW. Các hệ thống truy vấn thông tin dựa trên việc phân nhóm, gom cụm (clustering) ra đời để làm tăng tốc độ tìm kiếm thông tin. Do sự biến động thường xuyên của thông tin nên các thuật toán clustering đang tồn tại không thể duy trì tốt các nhóm, cụm (cluster) trong một môi trường như thế. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để cập nhật các cluster trong hệ thống mỗi khi thông tin được cập nhật thay vì phải thường xuyên...

35p trinhvang 18-01-2013 123 23   Download

Bài giảng Luật kinh doanh của TS Nguyễn Nam Hà có kết cấu nội dung gồm 7 chương, trình bày khái quát về luật kinh doanh, pháp luật về chủ thể kinh doanh, về đầu tư, về cạnh tranh, về phá sản và các phương thức giải quyết tranh chấp kinh doanh thương mại.

126p phamphat94 08-12-2013 294 71   Download

Mục tiêu cơ bản của chương 2 Luật kết hợp (Association Rules) thuộc bài giảng Khai phá dữ liệu trình bày về khái niệm cơ bản về luật kết hợp, thuật toán Apriori, tìm tập phổ biến tối đại với FP-Tree, phân loại luật kết hợp và tối ưu tập luật.

52p thick_12 12-07-2014 149 31   Download

Kết cấu chương 3 Episodes và luật Episode thuộc bài giảng Khai phá dữ liệu trình bày về khái niệm cơ bản về Episodes và luật Episode, thuật toán Winepi, thuật toán Minepi và cuối cùng là bài tập ôn tập và củng cố kiến thức đã học.

39p thick_12 12-07-2014 122 23   Download

Dưới đây là bài giảng Chương 4 - Khai phá luật kết hợp. Mời các bạn tham khảo bài giảng để hiểu rõ hơn về khai phá luật kết hợp; các thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp (giá trị lôgic đơn chiều) trong CSDL giao dịch; khai phá kiểu đa dạng luật kết hợp/tương quan; khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc; khai phá mẫu dãy.

73p thuytrang_8 21-09-2015 112 6   Download

Khai phá luật kết hợp được xem như là một trong những đóng góp quan trọng nhất từ cộng đồng cơ sở dữ liệu trong việc khám phá tri thức. Trong chương 3 chúng ta sẽ tìm hiểu một số nội dung chính liên quan đến quá trình khai phá luật kết hợp. Mời các bạn cùng tham khảo.

81p kiepnaybinhyen_01 01-12-2015 114 15   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 6 - Khai phá luật kết hợp cung cấp cho các bạn những kiến thức tổng quan về khai phá luật kết hợp; biểu diễn luật kết hợp; khám phá các mẫu thường xuyên; khám phá các luật kết hợp từ các mẫu thường xuyên; khám phá các luật kết hợp dựa trên ràng buộc; phân tích tương quan.

67p cocacola_10 08-12-2015 273 22   Download

Chương 3 cung cấp cho người học những kiến thức về khai phá luật kết hợp. Nội dung chi tiết của chương này gồm có: Tổng quan về khai phá luật kết hợp, biểu diễn luật kết hợp, khám phá các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp từ các mẫu thường xuyên, khám phá các luật kết hợp dựa trên ràng buộc, phân tích tương quan. Mời các bạn tham khảo.

66p youcanletgo_01 04-01-2016 76 11   Download