tailieunhanh - Tóm tắt luận án Tiến sĩ Máy tính: Khai phá mẫu dãy có trọng số trong cơ sở dữ liệu dãy

Mục tiêu của luận án là đề xuất giải pháp khai phá các mẫu dãy có trọng số có khoảng cách thời gian giữa các dãy trong các CSDL dãy có khoảng cách thời gian và CSDL dãy định lượng có khoảng cách thời gian. | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ . . TRẦN HUY DƯƠNG KHAI PHÁ MẪU DÃY CÓ TRỌNG SỐ TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU DÃY Chuyên ngành Hệ thống thông tin Mã số 62 48 01 04 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SỸ NGÀNH MÁY TÍNH Hà Nội 2021 Công trình được hoàn thành tại Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Người hướng dẫn khoa học 1 TS. Nguyễn Trường Thắng Người hướng dẫn khoa học 2 . Vũ Đức Thi Phản biện 1 Phản biện 2 Phản biện 3 . Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ họp tại Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam vào hồi giờ . ngày tháng năm 201 . Có thể tìm hiểu luận án tại - Thư viện Học viện Khoa học và Công nghệ - Thư viện Quốc gia Việt Nam 1 MỞ ĐẦU 1. Tổng quan Khai phá các mẫu dãy thường xuyên là một trong những vấn đề quan trọng và được nhiều học giả nghiên cứu trong lĩnh vực khai phá dữ liệu. Trong nhiều lĩnh vực như khai phá văn bản phân tích trình tự gen chống xâm nhập mạng trái phép dựa trên phân tích nhật ký truy cập. thì thứ tự của các mục đóng vai trò rất quan trọng. Để có thể giải quyết vấn đề này bài toán khai phá mẫu dãy thường xuyên đã được Agrawal và Srikant đề xuất trong 2 . Các mẫu dãy thường xuyên không chỉ thể hiện số lần xuất hiện của các phần tử trong nó mà còn thể hiện được thứ tự của các phần tử đó. Khai phá mẫu dãy thường xuyên được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như phân tích hành vi mua sắm phân tích các mẫu truy cập web phân tích thảm họa tự nhiên phân tích sự hình thành các chuỗi protein. Thông thường khai phá mẫu dãy thường xuyên cổ điển thực hiện khai phá mẫu dãy thường xuyên mà không có thêm các thông tin mở rộng khác. Trong khi đó việc mở rộng các thông tin của dãy dữ liệu rất đa dạng như đưa thêm các thông tin về trọng số của các mục trong dãy thông tin về định lượng của các mục trong dãy thông tin về khoảng cách thời gian giữa các thành phần trong dãy Đối với các CSDL dãy có yếu tố thời gian