nghiên cứu một số thuật toán khai phá tập mục thường xuyên và tập mục cổ phần cao trong cơ sở dữ liệu

1 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG BẾ QUANG HUẤN NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN KHAI PHÁ TẬP MỤC THƢỜNG XUYÊN VÀ TẬP MỤC CỔ PHẦN CAO TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU Chuyên nghành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: GS. TS Vũ Đức Thi THÁI NGUYÊN 2012 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung trong Luận văn hoàn toàn theo đúng nội dung đề cƣơng cũng nhƣ nội dung mà cán bộ hƣớng dẫn giao cho. Nội dung luận văn, các phần trích lục các tài liệu hoàn toàn chính xác. Nếu có sai sót tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm. Tác giả luận văn Bế Quang Huấn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii MỤC LỤC LỜI CAM DOAN i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ vi MỞ ĐẦU 1 Chƣơng 1 KHAI PHÁ TẬP MỤC THƢỜNG XUYÊN VÀ MỘT SỐ MỞ RỘNG 5 1.1 MỞ ĐẦU 5 1.2 CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 6 1.2.1 Cơ sở dữ liệu giao tác 7 1.2.2 Tập mục thƣờng xuyên và luật kết hợp 10 1.2.3 Bài toán khai phá luật kết hợp 12 1.3 KHAI PHÁ TẬP MỤC THƢỜNG XUYÊN 14 1.3.1 Các cách tiếp cận khai phá tập mục thƣờng xuyên 14 1.3.2 Thuật toán Apriori 16 1.3.3 Thuật toán FP-growth 22 1.4 MỞ RỘNG BÀI TOÁN KHAI PHÁ TẬP MỤC THƢỜNG XUYÊN 31 1.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 33 Chƣơng 2 KHAI PHÁ TẬP MỤC CỔ PHẦN CAO 34 2.1 GIỚI THIỆU 34 2.2 BÀI TOÁN KHAI PHÁ TẬP MỤC CỔ PHẦN CAO 35 2.3 THUẬT TOÁN FSM 41 2.3.1 Cở sở lý thuyết của thuật toán FSM 41 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii 2.3.2 Thuật toán FSM 42 2.3.3 Nhận xét thuật toán FSM 44 2.4 THUẬT TOÁN AFSM 45 2.4.1 Cơ sở lý thuyết của thuật toán AFSM 45 2.4.2 Thuật toán AFSM 52 2.4.3 Đánh giá thuật toán AFSM 59 2.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 60 Chƣơng 3 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ THUẬT TOÁN 61 3.1 ĐẶT BÀI TOÁN 61 3.2 THIẾT KẾ MODUL CHƢƠNG TRÌNH VÀ GIẢI THUẬT 62 3.3 GIAO DIỆN SỬ DỤNG VÀ CHỨC NĂNG CHƢƠNG TRÌNH 67 3.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA CHƢƠNG TRÌNH 70 KẾT LUẬN 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 73 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Diễn giải I={i 1 ,i 2 ,…,i n } Tập n mục dữ liệu DB ={T 1 ,T 2 ,…,T m } Cơ sở dữ liệu có m giao tác db Cơ sở dữ liệu giao tác con của DB, db  DB i p Mục dữ liệu thứ p T q Giao tác thứ q n Số mục dữ liệu một cơ sở dữ liệu giao tác m Số giao tác của một cơ sở dữ liệu giao tác A, B, C,… Tên các mục dữ liệu trong cơ sở dữ liệu giao tác X, Y,… Tập con của tập mục dữ liệu I, X, Y  I X=ABC Thay cho X={A,B,C} trong các cơ sở dữ liệu giao tác minsup Ngƣỡng độ hỗ trợ minShare Ngƣỡng cổ phần tối thiểu minconf Ngƣỡng độ tin cậy tối thiểu X Số phần tử của tập hợp X CSDL Cở sở dữ liệu CNTT Công nghệ thông tin Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Biểu diễn ngang của cơ sở dữ liệu giao tác 8 Bảng 1.2: Biểu diễn dọc của cơ sở dữ liệu giao tác 9 Bảng 1.3: Ma trận giao tác của cơ sở dữ liệu bảng 1.1 10 Bảng 1.4: Cơ sở dữ liệu giao tác minh họa thực hiện thuật toán Apriori 20 Bảng 1.5: Cơ sở dữ liệu giao tác minh họa thực hiện thuật toán COFI-tree 25 Bảng 1.6: Các mục dữ liệu và độ hỗ trợ 26 Bảng 1.7: Các mục dữ liệu thƣờng xuyên đã sắp thứ tự 26 Bảng 1.8: Các mục dữ liệu trong giao tác sắp giảm dần theo độ hỗ trợ 27 Bảng 2.1: Cơ sở dữ liệu ví dụ 36 Bảng 2.2: Giá trị lmv và cổ phần các mục dữ liệu trong CSDL bảng 2.1 38 Bảng 2.3: Các tập mục cổ phần cao của CSDL bảng 2.1 38 Bảng 2.4: CSDL minh họa ngữ nghĩa của tập mục cổ phần cao 40 Bảng 2.5a: CSDL minh họa có trƣờng hợp hai hàm tới hạn bằng nhau 51 Bảng 2.5b: CSDL minh học có trƣờng hợp hai hàm tới hạn luôn băng nhau 51 Bảng 2.6: Giá trị hai hàm tới hạn khi k=1 52 Bảng 2.7: Các giá trị lmv và hàm tới hạn với k=1 56 Bảng 2.8: Các giá trị lmv và hàm tới hạn với k=2 57 Bảng 2.9: Các giá trị lmv và hàm tới hạn với k=3 57 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Phân loại các thuật toán khai phá tập mục thƣờng xuyên 15 Hình 1.2: Cây FP-tree của CSDL bảng 1.5 28 Hình 1.3: Cây COFI-tree của mục D 28 Hình 1.4: Các bƣớc khai phá cây D-COFI-tree 31 Hình 2.1: Không gian tìm kiếm tập mục cổ phần cao theo thuật toán AFSM 58 Hình 3.1: Giao diện chính của chƣơng trình demo 63 Hình 3.2: Giao diện hiển thị bảng dữ liệu 64 Hình 3.3: Giao diện cập nhật ngƣỡng cổ phần và ngƣỡng tin cậy cho bảng dữ liệu 65 Hình 3.4: Giao diện hiển thị kết quả tìm tập mục cổ phần cao 66 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỞ ĐẦU Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của công nghệ thông tin trong đời sống là giúp giải quyết các bài toán quản lý. Kể từ khi máy tính điện tử trở thành một công cụ lao động quan trọng thì một trong những nhu cầu đầu tiên là lƣu trữ, tìm kiếm và xử lý số liệu thống kê. Đến nay, các cơ sở dữ liệu đã trở nên khổng lồ và ngƣời ta mong muốn kho dữ liệu đó cần đƣợc khai thác hiệu quả hơn trên nhiều bình diện. Trong những năm gần đây, khai phá dữ liệu (Data mining) đã trở thành một trong những hƣớng nghiên cứu lớn nhất của lĩnh vực khoa học máy tính và công nghệ thông tin. Khai phá dữ liệu đang đƣợc áp dụng một cách rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh doanh và đời sống khác nhau: marketing, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm, khoa học, y tế, an ninh, internet… Khai phá dữ liệu và khám phá tri thức (Data Mining and Knowledge Discovery) đây là lĩnh vực đã thu hút đông đảo các nhà khoa học trên thế giới và trong nƣớc tham gia nghiên cứu. Khai phá tập mục thƣờng xuyên là bài toán có vai trò quan trọng trong nhiều nhiệm vụ khai phá dữ liệu. Khai phá tập mục thƣờng xuyên đƣợc biết đến ban đầu là bài toán con của bài toán khai phá luật kết hợp đƣợc giới thiệu bởi Agrawal vào năm 1993 khi phân tích cơ sở dữ liệu bán hàng của siêu thị, phân tích sở thích mua của khách hàng bằng cách tìm ra những mặt hàng khác nhau đƣợc khách hàng mua cùng trong một lần mua. Những thông tin nhƣ vậy sẽ giúp ngƣời quản lý kinh doanh tiếp thị trọn lọc và thu xếp không gian bày hàng hợp lý hơn, giúp cho kinh doanh hiệu quả hơn. Mô hình khai phá tập mục thƣờng xuyên cơ bản có nhiều ứng dụng trong thực tế nhƣng có những hạn chế, không đáp ứng đầy đủ yêu cầu của ngƣời sử dụng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 Để đáp ứng nhu yêu cầu của thực tiễn, một số hƣớng mở rộng bài toán đã đƣợc quan tâm nghiên cứu. Một hƣớng mở rộng bài toán có rât nhiều ứng dụng là quan tâm đến cấu trúc dữ liệu và mức độ quan trọng khác nhau của các mục dữ liệu, các thuộc tính trong cơ sở dữ liệu. Theo hƣớng này, từ bài toán khai phá tập mục thƣờng xuyên ban đầu, nhiều nhà nghiên cứu đề xuất các mô hình mở rộng: Khai phá tập mục cổ phần cao, đánh giá sự đóng góp của tập mục dữ liệu trong tổng số các mục dữ liệu của cơ sở dữ liệu. Trên thế giới, các kết quả nghiên cứu về khai phá tập mục cổ phần cao đã đƣợc công bố nhiều từ các nhóm nghiên cứu tại một số trƣờng đại học ở Mỹ, Canada, Úc, Đài Loan, Singapo, Hồng Kông,… Tại Việt Nam, Khai phá luật kết hợp đã đƣợc các nhóm nghiên cứu tại Viện Công nghệ Thông tin thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam, các nhóm nghiên cứu tại một số trƣờng đại học nhƣ Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Bách Khoa Hà Nội, Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh thực hiện và đã có nhiều kết quả đƣợc công bố. Với mục đích đóng góp vào lĩnh vực nghiên cứu này, tôi đã chọn đề tài luận văn: “ Nghiên cứu một số thuật toán khai phá tập mục thường xuyên và tập mục cổ phần cao trong cơ sở dữ liệu” làm chủ đề nghiên cứu của mình. Mục đích của luận văn là phát triển một số thuật toán khai phá tập mục cổ phần cao trong cơ sở dữ liệu giao tác cỡ lớn. Trên cơ sở đó áp dụng vào một bài toán cụ thể là cài đặt trƣơng trình Với mục tiêu đó, luận văn đƣợc trình bày trong ba chƣơng: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 Chương 1: Khai phá tập mục thƣờng xuyên và một số mở rộng Trình bày bài toán khai phá tập mục thƣờng xuyên: Các khái niệm cơ bản và các mô hình khai phá. Sau khi trình bày khái quát các thuật toán khai phá, trong trƣơng trình bày chi tiết hai thuật toán tiêu biểu cho hai cách tiếp cận khác nhau là thuật toán Apriori và thuật toán FP-growth. Thuật toán Apriori tiêu biểu cho phƣơng pháp sinh ra các tập mục ứng viên rồi duyệt cơ sở dữ liệu để tính độ hỗ trợ của nó. Thuật toán FP-growth là thuật toán đầu tiên giới thiệu cấu trúc cây FP-tree nén toàn bộ các giao tác của cơ sở dữ liệu lên cây với 2 lần duyệt, sau đó khai phá theo phƣơng pháp phát triển dần các mẫu ở trên cây mà không cần duyệt cơ sở dữ liệu nữa. Bên cạnh đó luận văn đã trình bày chi tiết phƣơng pháp COFI-tree khai phá cây FP-tree thay cho phƣơng pháp FP-growth. Chương 2: Khai phá tập mục cổ phần cao Trình bày mô hình khai phá cổ phần cao, giới thiệu thuật toán FSM là thuật toán nhanh khai phá tất cả các tập mục cổ phần cao trong cơ sở dữ liệu giao tác. Luận văn đề xuất khái niệm “tập mục cổ phần theo giao tác cao” và chứng minh nó có tính chất phản đơn điệu (Anti Monotone), có thể ứng dụng vào nhiều thuật toán khai phá tập mục thƣờng xuyên đã có để tìm đƣợc tập mục cổ phần theo giao tác cao, từ đó tìm ra tập mục cổ phần cao. Sử dụng ý tƣởng này, luận văn đề xuất thuật toán AFSM (Advanced FSM) dựa trên các bƣớc của thuật toán FSM với phƣơng pháp mới tỉa hiệu quả hơn các tập mục ứng viên. Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá thuật toán Để có đƣợc kết quả này tôi đã nhận đƣợc sự quan tâm, động viên, giúp đỡ rất nhiều của các Thầy giáo, Cô giáo trong Khoa Công nghệ thông tin - Đại học Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn [...]... Chƣơng 1 KHAI PHÁ TẬP MỤC THƢỜNG XUYÊN VÀ MỘT SỐ MỞ RỘNG 1.1 MỞ ĐẦU Khai phá tập mục thƣờng xuyên đóng vai trò quan trọng trong nhiều nhiệm vụ khai phá dữ liệu Khai phá tập mục thƣờng xuyên xuất hiện nhƣ là bài toán con của nhiều lĩnh vực khai phá dữ liệu nhƣ khám phá luật kết hợp, khám phá mẫu tuần tự, phân tích tƣơng quan, phân lớp, phân cụm dữ liệu, khai phá Web,… Bài toán khai phá tập mục thƣờng xuyên. .. khai phá tập mục thƣờng xuyên vào các tim thuật toán mới hoặc đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả các thuật toán đã có Phần này sẽ trình bày khái quát các kỹ thuật chính để khai phá tập mục thƣờng xuyên Bài toán khai phá tập mục thƣờng xuyên có thể chia thành hai bài toán nhỏ: Tìm các tập mục ứng viên và tìm các tập mục thƣờng xuyên Tập mục ứng viên là tập mục mà ta hy vọng nó là tập mục thƣờng xuyên, ... thuật quan trọng của khai phá dữ liệu Mục tiêu khai phá là phát hiện những mối quan hệ giữa các giá trị dữ liệu trong cơ sở dữ liệu Mô hình đầu tiên của bài toán khai phá luật kết hợp là mô hình nhị phân (hay còn gọi là mô hình cơ bản) đƣợc R Agrawal, T Imielinski và A Swami đề xuất vào năm 1993, xuất phát từ nhu cầu phân tích dữ liệu của cơ sở dữ liệu giao tác, phát hiện các mối quan hệ giữa các tập. .. bài toán thứ nhất, hầu hết các nghiên cứu về luật kết hợp đều tập trung giải quyết bài toán thứ nhất là tìm các tập mục thƣờng xuyên Phần tiếp theo sau đây sẽ trình bày chi tiết về khai phá tập mục thƣờng xuyên Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 14 1.3 KHAI PHÁ TẬP MỤC THƢỜNG XUYÊN 1.3.1 Các cách tiếp cận khai phá tập mục thƣờng xuyên Các nghiên cứu về khai phá. .. kết hợp, bài toán đầu tiên dẫn đến bài toán khai phá tập mục thƣờng xuyên 1.2.1 Cơ sở dữ liệu giao tác Định nghĩa 1.1: igdfg Cho tập các mục (item) I={i1,i2,…,in} Một giao tác (transaction) T là một tập con của I, T  I Cơ sở dữ liệu giao tác là một tập các giao tác DB={T1,T2,…,Tm} Mỗi giao tác đƣợc gán một định danh TID Một tập mục con X  I, gồm k mục phân biệt đƣợc gọi là một k -tập mục Giao tác... Apriori Apriori là thuật toán khai phá tập mục thƣờng xuyên do R.Agrawal và R.Srikant đề xuất vào năm 1993 Ý tƣởng của thuật toán Apriori còn là nền tảng cho việc phát triển nhiều thuật toán khai phá tập mục thƣờng xuyên khác về sau Ý tƣởng chính của thuật toán nhƣ sau: sinh ra các tập mục ứng viên từ các tập mục thƣờng xuyên ở bƣớc trƣớc, sử dụng kỹ thuật “tỉa” để bỏ đi các tập mục ứng viên không... ngƣỡng hỗ trợ cho trƣớc Cơ sở của kỹ thuật này là tính chất Apriori(xem 1.2.2): Bất kỳ tập con nào của tập mục thường xuyên cũng phải là tập mục thường xuyên Vì vậy các tập mục ứng viên gồm k mục có thể đƣợc sinh ra bằng cách kết nối các tập mục thƣờng xuyên có (k-1) mục và loại bỏ tập mục ứng viên nếu nó có chứa bất kỳ một tập con nào không phải là thƣờng xuyên Giả sử các mục dữ liệu trong mỗi giao tác... là phƣơng pháp FP-growth (3) Kỹ thuật tìm kiếm đƣợc dùng ở đây là dựa vào sự phân chia, “chia để trị”, phân rã nhiệm vụ khai phá thành các nhiệm vụ nhỏ hơn Thuật toán FP-growth do nén toàn bộ cơ sở dữ liệu lên một cấu trúc dữ liệu nhỏ hơn là cây FP-tree nên tránh đƣợc việc duyệt nhiều lần cơ sở dữ liệu (thuật toán chỉ duyệt cơ sở dữ liệu 2 lần) Tiếp theo thuật toán khai phá cây bằng cách phát triển... duyệt cơ sở dữ liệu, số lần duyệt cơ sở dữ liệu của thuật toán Apriori bằng độ dài của tập mục thƣờng xuyên dài nhất tìm đƣợc Thuật toán Apriori chỉ thích hợp cho các cơ sở dữ liệu thƣa (sparse), với các cơ sở dữ liệu dày (dense) thì thuật toán thực hiện kém hiệu quả Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 23 Để khắc phục nhƣợc điểm trên của thuật toán Apriori,... trong cơ sở dữ liệu và cách thứ hai là tính phần giao của các tập chứa định danh của các giao tác chứa X Các thuật toán khai phá có thể phân loại nhƣ sau: DFS BFS Đếm Đếm Giao Giao AIS Apriori Dic Partition FPgrowth Eclat Hình 1.1: Phân loại các thuật toán khai phá tập mục thƣờng xuyên Phần tiếp sau mô tả chi tiết nội dung hai thuật toán tiêu biểu và là cơ sở để phát triển các thuật toán mới trong . góp vào lĩnh vực nghiên cứu này, tôi đã chọn đề tài luận văn: “ Nghiên cứu một số thuật toán khai phá tập mục thường xuyên và tập mục cổ phần cao trong cơ sở dữ liệu làm chủ đề nghiên cứu. của tập mục dữ liệu trong tổng số các mục dữ liệu của cơ sở dữ liệu. Trên thế giới, các kết quả nghiên cứu về khai phá tập mục cổ phần cao đã đƣợc công bố nhiều từ các nhóm nghiên cứu tại một. mô hình khai phá cổ phần cao, giới thiệu thuật toán FSM là thuật toán nhanh khai phá tất cả các tập mục cổ phần cao trong cơ sở dữ liệu giao tác. Luận văn đề xuất khái niệm tập mục cổ phần theo