Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Sequential Pattern Mining cung cấp kiến thức nền tảng về khai thác mẫu tuần tự từ dữ liệu chuỗi. Bài thuyết trình trình bày khái niệm, các phương pháp khai thác, ứng dụng thực tế và kết quả thực nghiệm. Đây là công cụ hữu ích để phát hiện các chuỗi hành vi hoặc sự kiện thường lặp lại trong dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Bài viết này trình bày khảo sát chi tiết tất cả các phương pháp khai thác mẫu tuần tự và các loại ràng buộc đã được nghiên cứu. Phân loại các phương pháp khai thác, đồng thời phân tích ưu nhược điểm của chúng, từ đó chỉ ra hướng tiếp cận và phương pháp làm nền tảng cho các nghiên cứu về sau của bài toán này.

Bài giảng Khai phá web - Bài 6: Khai phá quan điểm (Phần 3). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện và gán thực thể; giả thiết đồng nhất cảm xúc; khai phá mẫu tuần tự; đồng nhất cảm xúc; phân tích cảm xúc; phân tích câu so sánh;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Mục tiêu nghiên cứu chính của luận văn là nghiên cứu phát triển quy trình phân tích các cation trong mẫu nước và ứng dụng trong quan trắc chất lượng nước mặt sử dụng hệ thiết bị điện di mao quản theo nguyên lý bơm mẫu tuần tự (SIA). Để hiểu rõ hơn, mời các bạn tham khảo chi tiết nội dung luận văn này.

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Khai thác mẫu tuần tự nén được thực hiện với nhiệm vụ nhằm mã hóa dữ liệu tuần tự bằng cách gán các codeword đối với các khoảng cách nhỏ, rồi từ đó tiến hành xử lý trên mẫu với khoảng cách lớn hơn, tính toán độ phức tạp của quá trình khai phá mẫu nén trên cơ sở dữ liệu tuần tự, nghiên cứu thuật toán GoKrimp để khai phá trực tiếp trên mẫu đã được nén dựa trên thuật toán tham lam. Mời các bạn cùng tham khảo.