tailieunhanh - Ứng dụng mạng phức hợp trong khai phá dữ liệu tương tác người dùng

Bài viết này sẽ mô hình hóa bộ dữ liệu email bằng một mạng lƣới và phân tích hệ thống theo tiếp cận mạng lưới bằng các thuật toán phân cụm K-core và modularity cực đại. Tìm ra các cụm dữ liệu, phân tích tính môđun để tìm ra các tri thức mới. Đây là một kỹ thuật phân tích mới giúp hiểu rõ về kiến trúc hệ thống và hỗ trợ thiết kế quy trình nghiệp vụ. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Nha Trang ngày 8-9 10 2020 DOI ỨNG DỤNG MẠNG PHỨC HỢP TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TƢƠNG TÁC NGƢỜI DÙNG Nguyễn Minh Tân1 Trần Tiến Dũng2 1 Trung tâm Thông tin thƣ viện Trƣờng Đại học Công nghiệp Hà Nội 2 Khoa Công nghệ thông tin Trƣờng Đại học Công nghiệp Hà Nội minhtan@ trantd@ TÓM TẮT Một hệ thống thông tin quản lý là sản phẩm tin học hóa các quy trình nghiệp vụ của một tổ chức doanh nghiệp. Bằng việc sử dụng phương pháp mô hình hoá và phân tích hệ thống theo tiếp cận mạng lưới bài báo phân tích một mạng phức hợp về dữ liệu tương tác người dùng của hệ thống thông tin quản lý. Dữ liệu là một mạng có hướng gồm 1292 nốt và 968706 cạnh. Kết quả phân tích thu được 16 môđun 19 lớp core số bậc trung bình của mỗi nốt là 19 15 với phương sai 409 37 độ lệch chuẩn 20 23 hệ số phân cụm trung bình là . Từ đó đưa ra phân tích về cấu trúc các môđun mối liên hệ giữa các môđun cũng như đặc điểm của lõi mạng dữ liệu. Chúng tôi phát hiện rằng từ dữ liệu tương tác email có thể xác định được các nhóm chức năng và cấu trúc tổ chức của một trường đại học bằng thuật toán modularity cực đại. Ngoài ra kết qủa phân tích K-core trên hệ thống có thể dùng để tham khảo cho việc xếp lương cho người lao động theo từng lớp lõi của hệ thống. Kết quả thu được có thể dùng để thẩm định tính hợp lý của hệ thống và hỗ trợ thiết kế quy trình. Từ khóa Mạng phức hợp khai phá đồ thị tính môđun K-core phân bố bậc hệ số phân cụm. I. MỞ ĐẦU Mạng phức hợp là đồ thị đại diện cho các kết nối phức tạp giữa các yếu tố trong nhiều hệ thống tự nhiên và nhân tạo 1 . Cách tiếp cận mạng lƣới không chỉ hữu ích cho việc đơn giản hóa và hình dung số lƣợng dữ liệu khổng lồ mà còn hiệu quả trong việc tìm ra các yếu tố quan trọng nhất và tìm ra các tƣơng tác quan trọng nhất của chúng. Các ứng dụng gần đây của các phƣơng pháp mạng phức hợp bao gồm các lĩnh vực khá đa dạng nhƣ khí .

• Cơ sở dữ liệu
• Mạng phức hợp
• Khai phá đồ thị
• Phân bố bậc
• Hệ số phân cụm
• Khai phá dữ liệu tương tác người dùng
• Thuật toán phân tích dữ liệu email
• Rađa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực
• Mạng nơron học sâu tham số phức
• Hệ số kết hợp giao thoa phức
• Trí tuệ nhân tạo
• Ma trận tán xạ
• Luận văn Tiến sĩ
• Chuyên ngành kỹ thuật điện tử
• Giải pháp mạng
• Chip tái cấu hình
• Hệ thống phức hợp
• Công nghệ kỹ thuật Điện tử
• Luận án Tiến sĩ
• Giải pháp mạng trên chip
• Truyền thông tái cáu hình
• Công nghệ kỹ thuật
• Tóm tắt luận án Tiến sĩ
• Kỹ thuật điện tử
• Bài toán truyền thông trên chip
• Chuyển hóa cao lanh
• Các chất tạo phức
• Tìm hiểu vấn đề chuyển hóa cao lanh
• Sử dụng chất tạo phức
• Mạng bát diện nhôm
• Quá trình tổng hợp zeolit
• thay đổi phụ tải
• mạng điện phân phối
• cách điện polymer
• phương pháp thí nghiệm
• tổng hợp phức chất
• khoa học công nghệ
• nghiên cứu khoa học
• hệ thống thông tin
• Lược sử thế giới
• Lịch sử thế giới
• Xã hội phức hợp
• Cuộc cách mạng chữ viết
• Con đường tơ lụa
• Cuộc cách mạng in ấn
• Sự vươn dậy của nền dân chủ
• Chủ nghĩa thực dân
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Phương pháp mô hình hóa
• Mô phỏng đa lớp
• Ngôn ngữ mô tả phần cứng
• Truyền thông mạng
• trình bày báo cáo
• cách trình bày báo cáo
• báo cáo ngành giao thông
• các công trình giao thông
• xây dựng cầu đường
• Phương pháp lựa chọn
• cấp điện áp
• mạng nơ ron
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học