Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; mô hình luật kết hợp; cơ sở dữ liệu giao dịch T; bài toán khai phá luật kết hợp; giải thuật Apriori; các vấn đề luật kết hợp;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

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.

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 4 Khai phá luật kết hợp, cung cấp cho người học những kiến thức như: Khai phá luật kết hợp (Association rule); 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. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chương 4 - Khai phá luật kết hợp. Những nội dung chính trong chương này gồm có: Bán chéo và bán tăng cường, khái niệm cơ sở: tập phổ biến và luật kết hợp, khái niệm cơ sở: tập phổ biến và luật kết hợp, khái niệm cơ bản: mẫu phổ biến và luật kết hợp, khái niệm khai phá kết hợp, khái niệm khai phá luật kết hợp, mẫu phổ biến và khai phá luật kết hợp là một bài toán bản chất của khai phá dữ liệu,… Mời các bạn cùng tham khảo.

"Đề cương chi tiết học phần Khai thác dữ liệu (Data mining)" được biên soạn nhằm phục vụ cho quá giảng viên trong quá trình biên soạn bài giảng giảng dạy theo đúng chương trình của môn học.

Mục tiêu nghiên cứu chính của luận văn là ghiên cứu các cách biểu diễn dữ liệu khác nhau của thông tin để có thể khai phá luật kết hợp một cách đa dạng, mang nhiều ý nghĩa. Cụ thể các biểu diễn dữ liệu đa thể hạt (Multi-granularity Representation of Data) được sử dụng, phù hợp với sự chú ý ngày càng gia tăng của hướng nghiên cứu này.

Mục tiêu nghiên cứu chính của luận văn là nghiên cứu các phương pháp biểu thị ngữ nghĩa các khái niệm mờ (các từ ngôn ngữ mờ) thông qua hàm thuộc (tập mờ) hoặc các phương pháp toán học khác sao cho nó biểu thị ngữ nghĩa các khái niệm phù hợp nhất.

Mục đích của luận án nhằm nghiên cứu các thuật toán khai phá tập phổ biến, tập phổ biến có trọng số và tập lợi ích cao. Xây dựng mô hình, điều kiện, cấu trúc dữ liệu nhằm giảm không gian tìm kiếm và dựa trên cơ sở đó để xây dựng các thuật toán khai phá tập phổ biến có trọng số và tập lợi ích cao.

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Khai phá luật kết hợp. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

Các tác giả đã áp dụng và cải tiến mô hình, thuật toán khai phá dữ liệu để trích rút các luật kết hợp mờ. Các luật này cho phép đánh giá ảnh hưởng của quá trình học tập, giảng dạy ở cấp PTTH đến kết quả tuyển chọn vào Đại học, Cao đẳng trong những năm qua.

Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Khai phá luật kết hợp mờ đa cấp và ứng dụng tìm hiểu về khai phá dữ liệu và khai phá luật kết hợp mờ, tìm hiểu về khai phá luật kết hợp đa cấp, nghiên cứu mô hình và thuật toán khai phá luật kết hợp mờ đa cấp. Mời các bạn tham khảo nội dung chi tiết tài liệu.

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.

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.

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.

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.

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....

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...

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...

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.

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...