tailieunhanh - Phát hiện luật kết hợp liên kết chuỗi thời gian từ cơ sở dữ liệu định lượng có yếu tố thời gian

Bài viết này nghiên cứu phát hiện các luật kết hợp thể hiện được mối quan hệ theo thời gian của các thời điểm xảy ra các sự kiện từ các cơ sở dữ liệu định lượng có yếu tố thời gian. Thuật toán tìm các luật như vậy được đề xuất dựa trên việc phát triển thuật toán Apriori kết hợp với việc mờ hóa khoảng cách thời gian giữa các thời điểm xảy ra sự kiện cũng như mờ hóa các thuộc tính định lượng. | 66 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ ĐÔ H NỘI PHÁT HIỆN LUẬT KẾT HỢP LIÊN KẾT CHUỖI THỜI GIAN TỪ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỊNH LƯỢNG CÓ YẾU TỐTỐ THỜI GIAN Trương Đức Phương1 Trường Đại học Thủ ñô Hà Nội Tóm tắt tắt Bài báo này nghiên cứu phát hiện các luật kết hợp thể hiện ñược mối quan hệ theo thời gian của các thời ñiểm xảy ra các sự kiện từ các cơ sở dữ liệu ñịnh lượng có yếu tố thời gian. Thuật toán tìm các luật như vậy ñược ñề xuất dựa trên việc phát triển thuật toán Apriori kết hợp với việc mờ hoá khoảng cách thời gian giữa các thời ñiểm xảy ra sự kiện cũng như mờ hoá các thuộc tính ñịnh lượng. Từ khoá khai phá dữ liệu luật kết hợp cơ sở dữ liệu. 1. GIỚI THIỆU Phát hiện luật kết hợp là hướng nghiên cứu và ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu. Phát hiện luật kết hợp từ cơ sở dữ liệu tác vụ hay nhị phân và không có yếu tố thời gian ñã ñược Rakesh Agrawal cùng cộng sự ñề xuất lần ñầu năm 1993 1 và ñến nay ñã nhận ñược rất nhiều kết quả nghiên cứu 2 7 9 10 13 14 . Vấn ñề phát hiện các luật kết hợp từ cơ sở dữ liệu tác vụ có yếu tố thời gian ñược giới thiệu năm 1995 11 . Các luật kết hợp phát hiện ñược khi ñó ñược gọi là luật chuỗi. Các luật chuỗi cho biết mối quan hệ giữa các tác vụ hay sự kiện xảy ra theo thứ tự thời gian của từng ñối tượng gây ra các tác vụ hay sự kiện ñó. Việc phát hiện các luật chuỗi ñã ñược nghiên cứu theo nhiều cách tiếp cận khác nhau và cũng ñã ñạt ñược nhiều kết quả 18 24 . Bằng cách sử dụng lí thuyết tập mờ 5-6 16 ñể chuyển giá trị của các thuộc tính trong cơ sở dữ liệu ñịnh lượng thành các tập mờ nhằm khắc phục tính quot thiếu tự nhiên và không hợp lí quot của cách chuyển các thuộc tính nhận giá trị ñịnh lượng thành các thuộc tính nhận giá trị nhị phân tại các ñiểm nút phân chia khi tìm các luật kết hợp từ các cơ sở dữ liệu ñịnh 1 Nhận bài ngày gửi phản biện và duyệt ñăng ngày Liên hệ tác giả Trương Đức Phương Email tdphuong@ TẠP CHÍ KHOA HỌC SỐ 8 2016 67 lượng luật kết hợp mờ ñã ñược ñề xuất 5-6 16 . Kết .

• Cơ sở dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Luật kết hợp
• Cơ sở dữ liệu
• Thuộc tính định lượng
• Thuật toán Apriori
• Khai phá quá trình
• Môn học Khai phá dữ liệu
• Nội dung Khai phá dữ liệu
• Dạy học Khai phá dữ liệu
• Bài luận môn Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá dữ liệu
• Giai đoạn trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Data mining
• Khám phá tri thức
• Vai trò của khai phá dữ liệu
• Lợi ích của khai phá dữ liệu
• Tiến trình khai phá dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Từ dữ liệu đến quyết định
• Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kho dữ liệu
• Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kỹ thuật của khai phá dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Bài toán trong khai phá dữ liệu
• Phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật tích hợp cơ sở dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mở rộng XML
• Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu
• Chuẩn dành cho khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu trong khai phá dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Hướng dữ liệuKhai phá dữ liệu phân tán
• Khai phá dữ liệu không tĩnh
• Khai phá luật kết hợp
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Association rule
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Kiểu mẫu dùng để khai phá
• Ứng dựng của kho dữ liệu
• Ứng dựng của khai phá dữ liệu