tailieunhanh - Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Khai thác tập phổ biến tương quan hiếm sử dụng thuật toán Cori

Đề tài nghiên cứu nhằm phân biệt mô hình tương quan thường xuyên và mô hình tương quan hiếm; sự tích hợp thông minh của hai mô hình đơn điệu và chống đơn điệu; tiếp cận thuật toán Cori để tìm tập phổ biến tương quan hiếm. | 1 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN THỊ HỒNG THẮM KHAI THÁC TẬP PHỔ BIẾN TƢƠNG QUAN HIẾM SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CORI Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Đà Nẵng - Năm 2017 1 Công trình được hoàn thành tại TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Trƣơng Ngọc Châu Phản biện 1: TS. Lê Thị Mỹ Hạnh Phản biện 2: Hoàng Quang Luận văn sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 08 tháng 01 năm 2017. Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng tại trường Đại học Bách khoa - Thư viện khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Bách khoa, ĐHĐN 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Với sự bùng nổ và phát triển của công nghệ thông tin đã mang lại nhiều hiệu quả đối với khoa học cũng như các hoạt động thực tế, trong đó khai phá dữ liệu là một lĩnh vực mang lại hiệu quả thiết thực cho con người. Khai phá dữ liệu đã giúp người sử dụng thu được những tri thức hữu ích từ những cơ sở dữ liệu hoặc các kho dữ liệu khổng lồ khác. Cơ sở dữ liệu trong các đơn vị, tổ chức kinh doanh, quản lý khoa học chứa đựng nhiều thông tin tiềm ẩn, phong phú và đa dạng, đòi hỏi phải có những phương pháp nhanh, phù hợp, chính xác, hiệu quả để lấy được những thông tin bổ ích. Những “tri thức” chiết suất từ nguồn cơ sở dữ liệu trên sẽ là nguồn thông tin hỗ trợ cho lãnh đạo trong việc lên kế hoạch hoạt động hoặc trong việc ra quyết định sản xuất kinh doanh. Tiến hành công việc như vậy chính là thực hiện quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (Knowledge Discovery in Database) mà trong đó kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) cho phép phát hiện những tri thức tiềm ẩn. Để lấy được thông tin mang tính tri thức trong khối dữ liệu khổng lồ, cần thiết phải phát triển các kỹ thuật có khả năng tích hợp các dữ liệu từ các hệ thống giao dịch khác nhau, chuyển chúng thành một tập hợp các cơ sở dữ liệu ổn định có chất lượng. Khai phá .