tailieunhanh - Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 2 - Phan Mạnh Thường

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. | Chương 2 LUẬT KẾT HỢP Association Rules Nội dung Khái niệm cơ bản . . . r Thuật toán Apriori Tìm tập phổ biến tối đại với FP-Tree Phân loại luật kết hợp Tối ưu tập luật Các khái niệm cơ bản Bài toán phân tích giỏ hàng Phân tích thói quen mua hàng của khách hàng bằng cách tìm ra những mối kết hợp giữa những mặt hàng mà khách đã mua Mục tiêu giúp gia tăng doanh số tạo thuận lợi cho khách khi mua hàng trong siêu thị Bài toán được Agrawal thuộc nhóm nghiên cứu của IBM đưa ra vào năm 1994 Các khái niệm cơ bản Luật kết hợp 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 những thuật toán khai thác hiệu quả Các ứng dụng Phân tích bán hàng trong siêu thị cross-marketing thiết kế catalog loss-leader analysis gom cụm phân lớp