(Luận văn) khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu và lớp tương đương

lu an i va n t to ng hi ep ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG - w nl oa d lu an va ul nf TRẦN KHÁNH oi lm nh KHAI PHÁ PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ SỬ DỤNG PHỦ TỐI THIỂU VÀ LỚP TƢƠNG ĐƢƠNG at z z om l.c gm @ an Lu n va Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 ac th si TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Thái Nguyên - 2015 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an ii va n t to ng MỤC LỤC hi ep MỤC LỤC i DANH MỤC VIẾT TẮT VÀ KÍ HIÊU ̣ iii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU iv DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ v w nl oa d lu MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ PHỤ THUỘC HÀM, PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ 1.1 Khai phá liệu 1.1.1 Khám phá tri thức khai phá liệu 1.1.2 Kiến trúc hệ thống khai phá liệu 1.1.3 Quá trình khai phá liệu 1.1.4 Một số kỹ thuật khai phá liệu 1.1.5 Các sở liệu phục vụ cho khai phá liệu 12 1.1.6 Một số ứng dụng khai phá liệu 14 1.2 Khai phá phụ thuộc hàm phụ thuộc hàm xấp xỉ 15 1.2.1 Khai phá phụ thuộc hàm 15 1.2.2 Khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ 19 1.2.2.1 Định nghĩa phụ thuộc hàm xấp xỉ 20 1.2.2.2 Một số độ đo 21 CHƢƠNG THUẬT TOÁN KHAI PHÁ PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ SỬ DỤNG PHỦ TỐI THIỂU VÀ LỚP TƢƠNG ĐƢƠNG 28 2.1 Lớp tƣơng đƣơng phủ tối thiểu 29 2.1.1 Sự phân hoạch 29 2.1.2 Phân hoạch mịn 31 2.1.3 Phủ tối thiểu 32 2.1.4 Phụ thuộc hàm xấp xỉ lớp tƣơng đƣơng 35 2.2 Thuật toán TANE sửa đổi 38 2.2.1 Thủ tục thuật tốn TANE sửa đổi 38 2.2.2 Độ phức tạp thuật toán TANE sửa đổi 41 an va ul nf oi lm nh at z z om l.c gm @ an Lu n va ac th http://www.ltc.tnu.edu.vn si Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN lu an iii va n t to ng 2.3 Thuật toán khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng 41 2.3.1 Mơ tả thuật tốn 41 2.3.2 Độ phức tạp thuật toán khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng 44 2.3.3 Phân tích thử nghiệm, so sánh độ phức tạp thời gian 45 2.3.3.1 Phân tích thử nghiệm 45 2.3.3.2 So sánh độ phức tạp thời gian (theo [8]) 46 CHƢƠNG THỰC NGHIỆM KHAI PHÁ PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ 48 3.1 Xây dựng chƣơng trình thực nghiệm 48 3.1.1 Giới thiệu toán 48 3.1.2 Dữ liệu thử nghiệm 48 3.1.3 Xây dựng chƣơng trình thực nghiệm 50 3.2 Thực nghiệm khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ 50 3.3 Kết thực nghiệm 51 KẾT LUẬN 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 PHỤ LỤC 55 hi ep w nl oa d lu an va ul nf oi lm nh at z z om l.c gm @ an Lu n va ac th si Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an iv va n t to ng DANH MỤC VIẾT TẮT VÀ KÍ HIỆU SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN hi ep Ký hiệu Diễn giải w nl Quan ̣ tâ ̣p thuô ̣c tính U oa R U  d lu Tâ ̣p m thuô ̣c tính an U   A1, , Am va Lƣơ ̣c đồ quan ̣ với U tập thuộc tính , F tập ul nf S = (U, F) oi lm phụ thuộc hàm U Lƣơ ̣c đồ quan ̣ CSDL Cơ sở liệu PTH Phụ thuộc hàm nh LĐQH at z z om l.c gm @ an Lu n va ac th si Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an v va n t to ng DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU hi ep Bảng 1.1: Ví dụ quan hệ 17 w nl Bảng 1.2: Các thuật toán khai phá phụ thuộc hàm 19 oa d Bảng 1.3 Bảng quan hệ ví dụ PTH xấp xỉ 21 lu an Bảng 1.4: Bảng liệu quan hệ số 24 va ul nf Bảng 1.5: Bảng quan hệ ví dụ 25 lm Bảng 1.6: Bảng quan hệ ví dụ phụ thuộc hàm điều kiện 27 oi Bảng 2.1: Bảng quan hệ vi dụ cho phân hoạch 30 nh at Bảng 2.2: Bảng quan hệ ví dụ cho phân hoạch mịn 32 z Bảng 2.3: Bảng quan hệ ví dụ cho phụ thuộc hàm xấp xỉ 36 z @ gm Bảng 2.4: Thời gian thực cho hai thuật toán 45 l.c Bảng 2.5: So sánh độ phức tạp thời gian dựa T(n) hai thuật toán 46 om Bảng 3.1: Dữ liệu trích chọn để khai phá 49 an Lu Bảng 3.2: Bảng mã hóa thuộc tính 49 n va ac th si Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an vi va n t to ng DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ hi ep Hình 1.1 Quá trình khám phá tri thức w Hình 1.2 Kiến trúc hệ thống khai phá liệu nl oa Hình 1.3: Quá trình khai phá liệu d lu Hình 1.4: Cây định an va Hình 1.5: Mẫu kết nhiệm vụ phân cụm liệu 10 ul nf Hình 1.6: Mẫu kết nhiệm vụ hồi quy 11 oi lm Hình 1.7: Các loại phụ thuộc liệu 16 nh Hình 1.8 : Kỹ thuật phát phụ thuộc hàm 18 at Hình 2.1: Dàn cho thuộc tính (A, B, C, D, E) 38 z z Hình 3.1: Dữ liệu mã hóa chuẩn bị cho khai phá 50 @ om l.c gm Hình 3.2: Giao diện kết đƣợc khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ 51 an Lu n va ac th si Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an va n t to ng MỞ ĐẦU hi ep Đặt vấn đề Trong năm gần đây, Công nghệ thông tin (CNTT) phát triển mạnh w nl mẽ tác động đến mặt xã hội, thành tựu công nghệ lƣu trữ oa d cho phép tạo nguồn liệu khổng lồ Việc khai thác nguồn lu an liệu ngày cấp thiết, đặt thách thức lớn cho ngành CNTT, đặc va ul nf biệt lĩnh vực khai phá liệu Với nguồn liệu lớn nhƣ việc tìm oi yêu cầu điều không dễ dàng lm kiếm, phân tích, xử lý đƣa thơng tin cần thiết, phù hợp với thời gian nh at Các phƣơng pháp khai thác sở liệu truyền thống ngày không đáp z ứng đƣợc nhu cầu thực tế Vì phƣơng pháp nghiên cứu, tiếp cận với z @ gm công cụ cho phép phân tích, tổng hợp, khai phá tri thức từ liệu l.c cách thông minh, hiệu đƣợc nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu om Khái niệm phụ thuộc hàm đóng vai trị quan trọng lý thuyết Lu sở liệu quan hệ Các phụ thuộc hàm hữu ích việc phân tích an thiết kế sở liệu quan hệ nhƣ xác định khóa, xác định dạng chuẩn, va n vấn đề quán liệu Tuy nhiên thực tế có số giá trị ac th liệu khơng xác số ngoại lệ làm cho phụ thuộc ta hình dung tới quan hệ có hàng nghìn bộ, có khoảng vài vi phạm phụ thuộc hàm Bỏ qua phụ thuộc hàm làm tính chất phụ thuộc vốn có thuộc tính Vì nhà nghiên cứu mở rộng khái niệm phụ thuộc hàm thành phụ thuộc hàm xấp xỉ theo cách thức, nghĩa đó, phụ thuộc hàm xấp xỉ (Approximate Functional Dependencies - AFDs) cho phép có số lƣợng lỗi định liệu phụ thuộc hàm Phụ thuộc hàm xấp xỉ đƣợc khai phá từ CSDL quan hệ biểu diễn mối Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn si hàm không thỏa Sự phụ thuộc tuyệt đối dƣờng nhƣ nghiêm ngặt lu an va n t to ng quan hệ có ý nghĩa, có nhiều ứng dụng khác nhƣ: Dự đốn giá trị thiếu hi ep thuộc tính bảng quan hệ cách sử dụng giá trị thuộc tính việc xác định tập hợp AFDs, tối ƣu hóa truy vấn, viết lại câu truy w nl vấn, chuẩn hóa sở liệu hiệu suất tốt thiết kế lƣu trữ hiệu oa d hơn,… lu an Luận văn tìm hiểu phụ thuộc hàm xấp xỉ nghiên cứu thuật toán va ul nf AFDMCEC, thuật toán tìm phụ thuộc hàm xấp xỉ lm CSDL lớn dựa độ đo xấp xỉ Thuật toán sử dụng số khái niệm oi lý thuyết thiết kế CSDL quan hệ, đặc biệt khái niệm phủ tối thiểu nh at lớp tƣơng đƣơng z z Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu @ gm Luận văn tìm hiểu tổng quan khai phá liệu, sâu tìm hiểu khái l.c niệm phụ thuộc hàm, phụ thuộc hàm xấp xỉ tính chất, độ đo lỗi phụ an Hƣớng nghiên cứu đề tài Lu AFDMCEC tìm phụ thuộc hàm xấp xỉ om thuộc hàm xấp xỉ, từ nghiên cứu thuật tốn TANE sửa đổi thuật tốn va n - Tìm hiểu phụ thuộc hàm, phụ thuộc hàm xấp xỉ độ đo lỗi ac th chúng hệ Phƣơng pháp nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu luận văn nghiên cứu lý thuyết kết hợp với đánh giá thực nghiệm, cụ thể là: Phân tích, tổng hợp kết nghiên cứu phụ thuộc hàm, phụ thuộc hàm xấp xỉ, … công bố báo khoa học, hội thảo chuyên ngành nƣớc Từ đó, trình bày làm rõ vấn đề khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn si - Nghiên cứu thuật toán khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ từ bảng quan lu an va n t to ng Ý nghĩa khoa học thực tiễn hi ep Phụ thuộc hàm đóng vai trị quan trọng lý thuyết CSDL quan hệ Tuy nhiên, thực tế có số giá trị liệu khơng xác w nl số ngoại lệ đó, làm cho phụ thuộc hàm không thỏa mãn Sự phụ oa d thuộc tuyệt đối dƣờng nhƣ nghiêm ngặt ta hình dung quan hệ lu an có hàng nghìn bộ, có vài vi phạm phụ thuộc hàm Do vậy, va ul nf mở rộng khái niệm phụ thuộc hàm thành phụ thuộc hàm xấp xỉ, cho phép có oi mặt lý thuyết nhƣ thực tiễn lm số lỗi định liệu, cần thiết có ý nghĩa nh at Các phụ thuộc hàm xấp xỉ giúp thấy đƣợc mối z quan hệ tiềm ẩn thuộc tính mà cịn giúp ta thuận tiện việc z gm @ phân tích liệu, đánh giá thông tin l.c Phát phụ thuộc hàm xấp xỉ CSDL vấn đề nghiên cứu hấp om dẫn mục tiêu phát tri thức Tiếp cận phụ Lu thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng khai phá an liệu hƣớng thú vị, hứa hẹn nhiều kết ứng dụng hiệu va n thực tiễn ac th Cấu trúc luận văn: si Luận văn đƣợc trình bày chƣơng: Chƣơng 1: Tổng quan khai phá liệu khai phá phụ thuộc hàm, phụ thuộc hàm xấp xỉ Chƣơng 2: Thuật toán khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng Chƣơng 3: Thực nghiệm khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ Cuối kết luận luận văn tài liệu tham khảo Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an va n t to ng CHƢƠNG hi ep TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ PHỤ THUỘC w HÀM, PHỤ THUỘC HÀM XẤP XỈ nl 1.1 Khai phá liệu oa d 1.1.1 Khám phá tri thức khai phá liệu lu an Khai phá liệu (KPDL) việc rút trích tri thức cách tự động hiệu va ul nf từ khối liệu lớn Tri thức thƣờng dạng mẫu có tính chất lm không tầm thƣờng, không tƣờng minh (ẩn), chƣa đƣợc biết đến có tiềm oi mang lại lợi ích Có số nhà nghiên cứu cịn gọi KPDL phát tri thức nh at từ sở liệu (Knowledge Discovery in Database – KDD) Ở có z thể coi KPDL cốt lõi trình phát tri thức z gm @ Quá trình phát tri thức gồm bƣớc: l.c Bƣớc 1: Trích chọn liệu (data selection): Là bƣớc trích chọn tập om liệu cần đƣợc khai phá từ tập liệu lớn (databases, data ware houses) Lu Bƣớc 2: Tiền xử lý liệu (data preprocessing): Là bƣớc làm liệu an (xử lý liệu không đầy đủ, liệu nhiễu, liệu không quán,…v.v), rút va n gọn liệu (sử dụng phƣơng pháp thu gọn liệu, histograms, lấy ac th mẫu…v.v), rời rạc hóa liệu (dựa vào histograms, entropy, phân đƣợc rời rạc hóa Bƣớc 3: Biến đổi liệu (data transformation): Là bƣớc chuẩn hóa làm mịn liệu để đƣa liệu dạng thuận lợi nhằm phục vụ cho kỹ thuật khai thác bƣớc sau Bƣớc 4: Khai phá liệu (data mining): Đây bƣớc quan trọng tốn nhiều thời gian trình khám phá tri thức, áp dụng kỹ thuật khai phá (phần lớn kỹ thuật machine learning) để khai phá, trích chọn đƣợc mẫu (pattern) thơng tin, mối liên hệ đặc biệt liệu Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn si khoảng, v.v) Sau bƣớc này, liệu quán, đầy đủ, đƣợc rút gọn lu an 49 va n t to ng hi Tên dự án Tên phòng ban Tên nhân viên Thời gian TP Hải Dƣơng Giải pháp mạng Quỳnh Anh Phần mềm ngoại Quỳnh Anh Phần mềm nội Quỳnh Anh Phần mềm nội Lan Anh Giải pháp mạng Hồng Anh Lan Anh Hải Hà Hồng Anh ep Địa điểm dự án w ProjectA nl TP Hải Dƣơng ProjectD Chí Linh ProjectD Chí Linh ProjectA TP Hải Dƣơng ProjectB Sao Đỏ Phần mềm ngoại ProjectD Ninh Giang Phần mềm nội ProjectE Kim Thành Chăm sóc KH oa ProjectB d lu an va ul nf oi lm nh at z z gm @ om Chuyển đổi liệu để khai phá: l.c Bảng 3.1: Dữ liệu trích chọn để khai phá đƣợc mã hóa tập số tự nhiên (tức ánh xạ sang số tự nhiên) Địa điểm dự án (DiadiemDA) B Tên phòng ban (TenPB) C Tên nhân viên (TenNV) D Thời gian (Thoigian) E Bảng 3.2: Bảng mã hóa thuộc tính Tiếp đến, liệu đƣợc tiền xử lý đƣa dạng Text, ghi tệp BANG.txt Mỗi giao tác đƣợc mô tả thành dòng text tệp BANG.txt nhƣ sau: Liệt kê mã giá trị thuộc tính, mã cách dấu cách Hình 3.1 tệp Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn si A ac th Tên dự án (TenDA) n Mã va Thuộc tính an Lu Để chuẩn bị liệu cho khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ, thuộc tính lu an 50 va n t to ng BANG.txt biểu diễn phần liệu bảng 3.1 hi ep w nl oa d lu an va ul nf oi lm nh Hình 3.1: Dữ liệu mã hóa chuẩn bị cho khai phá at z Tệp BANG.txt biểu diễn liệu tiền xử lý, chuẩn bị cho khai phá z gm @ phụ thuộc hàm xấp xỉ Kết đƣợc ánh xạ ngƣợc lại để xác định tên thuộc tính om l.c 3.1.3 Xây dựng chương trình thực nghiệm Chƣơng trình sử dụng thuật tốn để khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử Lu an dụng phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng, đƣợc trình bày chƣơng n va Chƣơng trình đƣợc xây dựng ngôn ngữ Free Pascal IDE cài đặt ac th môi trƣờng hệ điều hành Windows 32bit Máy tính thực nghiệm có - Tốc độ CPU: 2.0GHz; Dung lƣợng nhớ RAM: 512MB - Không gian trống ổ cứng: 1GB Chƣơng trình đƣợc dịch thành tệp AFDMCEC.EXE Để khởi động chƣơng trình, nhấp đúp chuột vào biểu tƣợng AFDMCEC.EXE đƣợc đặt ổ C thƣ mục ThucNghiem chƣơng trình 3.2 Thực nghiệm khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ Trong hình 3.2 cho thấy ứng với ngƣỡng sai số ε = 0,3 có phụ thuộc hàm xấp xỉ đƣợc khai phá số giao tác với 05 thuộc tính Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn si cấu hình tối thiểu nhƣ sau: lu an 51 va n t to ng Ở phụ thuộc hàm thứ 7, cho kết quả: AD → B, ánh xạ ngƣợc lại tên hi ep thuộc tính, ta có PTH xấp xỉ: {TenDA, TenNV} → {DiadiemDA} w nl oa d lu an va ul nf oi lm nh at z z om l.c gm @ 3.3 Kết thực nghiệm an Lu Hình 3.2: Giao diện kết đƣợc khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ va n Chƣơng trình ứng dụng khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ thực ac th thành cơng, cho ta kết tìm đƣợc phụ thuộc hàm biểu diễn mối liên hệ si thuộc tính với ngƣỡng sai số ε = 0,3 Kết thử nghiệm khai phá liệu khẳng định vấn đề lý thuyết khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ trình bày chƣơng Kết khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ chƣơng trình thực nghiệm tìm đƣợc giúp cho việc thiết kế CSDL quản lý việc triển khai dự án đƣợc tốt hơn, cụ thể giúp cho việc chuẩn hóa, tách lƣợc đồ quan hệ, đƣa dạng khơng dƣ thừa liệu, đảm bảo tính quán liệu, đạt dạng chuẩn cao Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an 52 va n t to ng KẾT LUẬN hi ep Những kết luận văn Phụ thuộc hàm biểu diễn mối quan hệ thuộc tính sở w nl liệu, phụ thuộc hàm giá trị thuộc tính đƣợc xác định oa d giá trị số thuộc tính khác Phụ thuộc hàm đóng vai trị lu an quan trọng chuẩn hóa sở liệu, phát phụ thuộc hàm có va ul nf thể giúp nhà thiết kế sở liệu tách lƣợc đồ quan hệ thành nhiều lm lƣợc đồ quan hệ đạt dạng chuẩn cao oi Qua trình nghiên cứu đề tài “Khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng nh at phủ tối thiểu lớp tương đương”, luận văn đạt đƣợc số kết quả: z - Tìm hiểu tổng quan khai phá liệu, khai phá phụ thuộc hàm z @ gm sở liệu quan hệ, mở rộng khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ số vấn đề l.c độ đo lỗi phụ thuộc hàm xấp xỉ om - Tìm hiểu thuật tốn TANE sửa đổi khai phá phụ thuộc hàm phụ Lu thuộc hàm xấp xỉ sở liệu, thuật toán AFDMCEC khai phá phụ an thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng Nhận xét đánh va n giá độ phức tạp hai thuật toán ac th - Cài đặt chƣơng trình Demo, khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng Ánh Sao, TP Hải Dƣơng Hƣớng nghiên cứu luận văn - Cải tiến chƣơng trình Demo để thực sở liệu lớn - Nghiên cứu phƣơng pháp để khai phá phụ thuộc hàm phụ thuộc hàm xấp xỉ sở liệu có hiệu cao Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn si phủ tối thiểu lớp tƣơng đƣơng tập liệu quản lý dự án Công ty lu an 53 va n t to ng TÀI LIỆU THAM KHẢO hi ep Tiếng Việt: w [1] Trần Duy Anh (2007), “Phát phụ thuộc hàm xấp xỉ theo cách tiếp nl cận tập thô”, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, T 23, S 3, tr 284 - 295 oa d [2] Trần Duy Anh (2014), “Biểu diễn phụ thuộc hàm xấp xỉ theo phân hoạch, lu an ma trận phân biệt và luật kết hợp”, Tạp chí Tin học Điều khiển học, va ul nf 30(2) lm [3] Hồ Thuần (chủ biên), Hồ Cẩm Hà (2005), Các hệ sở liệu - Lý thuyết oi và thực hành, NXB Giáo dục Việt Nam nh at [4] Nguyễn Thanh Thủy (2003), “Phát tri thức khai phá liệu: z gm @ Tiếng Anh: z Công cụ, phương pháp ứng dụng” l.c [4] Kivinen J., and Mannila H (1995), “Approximate Inference of Functional om Dependencies From Relations” Theoretical Computer Science, Vol 1, No 49, an Lu pp 129-149 va [5] Huhtala Y., Karkkainen J., Porkka P., and Toivonen H., (1999) “Tane: An n efficient algorithm for discovering functional and approximate dependencies” ac th The Computer Journal, Vol 42, No 2, pp 100-111 approximate dependencies in relational databases”, Journal of applied mathematics and decision sciences, Vol 7, No 1, pp 49 - 59 [7] Wenfei Fan and et al (2011), “Discovering conditional functional dependencies”, Ieee International Conference on Data Engineering, Vol 23, No [8] J.Atoum (2009), “Mining Approximate Functional Dependencies from Databases based on Minimal Cover and Equivalenc classes”, European J of cientific Research, Vol 33, No 2, pp 338-346 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn si [6] Ronald S.King, James J.Legendre (2003), “Discovery of functional and lu an 54 va n t to ng [9] UCI Machine Learning Repository, http://www.ics.uci.edu /~mlearn/ hi ep MLRepository.html w [10] Han J., and Kamber M (2012), Data Mining: Concepts and nl Techniques, Third Edition, Morgan Kaufmann, Series in Data Management oa d Systems lu an [11] Anupama A Chavan, Vijay Kumar Verma (2013), Functional va ul nf Dependency Mining form Relational Database: A Survey, International oi Volume-2, Issue-6 lm Journal of Engineering and Advanced Technology, ISSN: 2249 – 8958, nh at z z om l.c gm @ an Lu n va ac th si Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an 55 va n t to ng PHỤ LỤC hi ep Mã nguồn chƣơng trình thực nghiệm: uses crt; w nl oa Type mang=array[1 8]of string[8]; d Var lu an AFDT:array[1 100] of string[10]; va ul nf AFDP:array[1 100] of string[10]; oi lm EQT:array[1 100] of string[10]; EQP:array[1 100] of string[10]; nh at Can:array[1 100] of string[10]; z z DL:array[1 50,'A' 'E'] of String[10]; om l.c an Lu O:mang; f1:text; gm R:String[5]; @ List:array[1 50] of Byte; n ac th Var va Procedure Nhap; a1,a2:Byte; si a3:string[10]; Begin assign(f1,'c:\Thucnghiem\BANG.txt'); Reset(f1); for a1:=1 to Begin readln(f1,a3); DL[a1,'A']:=a3[1]; DL[a1,'B']:=a3[3]; Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.ltc.tnu.edu.vn lu an 56 va n t to ng DL[a1,'C']:=a3[5]; hi ep DL[a1,'D']:=a3[7]; DL[a1,'E']:=a3[9]; w nl d End; oa End; lu an {Thu tuc sinh hoan vi} va max,a,i,j:byte; m,l,o,p,q:char; oi lm Var ul nf Procedure Hoanvi; nh at e:Real; z z Begin @ gm R:='ABCDE'; l.c i:=1; om for m:='A' to 'E' Can[i]:=m; an Lu begin va n inc(i); ac th End; si for m:='A' to 'E' for l:='A' to 'E' if(m