250344

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ LY SA MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐÁNH GIÁ LUẬT DỰA TRÊN LÝ THUYẾT TẬP THÔ LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Thành phố Hồ Chí Minh - 2010 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN NGUYỄN THỊ LY SA MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐÁNH GIÁ LUẬT DỰA TRÊN LÝ THUYẾT TẬP THÔ Chuyên ngành: Khoa học máy tính LUẬN VĂN THẠC SĨ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. VŨ THANH NGUYÊN Thành phố Hồ Chí Minh - 2010 i NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN . . . . . . . . . . . . . . . . . TP Hồ Chí Minh, ngày …….tháng …… năm 2010 Cán bộ hướng dẫn TS. Vũ Thanh Nguyên ii NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN . . . . . . . . . . . . . . . . . TP Hồ Chí Minh, ngày …….tháng …… năm 2010 Cán bộ phản biện iii MỤC LỤC Trang NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN I NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN II MỤC LỤC .III DANH MỤC CÁC BẢNG . VI DANH MỤC CÁC HÌNH VII DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VIII CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU .1 1.1. KHAI PHÁ DỮ LIỆU .1 1.2. LUẬT KẾT HỢP .2 1.3. LÝ THUYẾT TẬP THÔ .2 1.4. ĐÁNH GIÁ LUẬT 3 1.5. TÓM LẠI 4 CHƯƠNG 2. KIẾN THỨC CƠ BẢN .5 2.1. LÝ THUYẾT TẬP THÔ .5 2.1.1. Các khái niệm 5 2.1.2. Thuật toán tìm các rút gọn .12 2.1.3. Thuật toán tìm rút gọn tối ưu .16 2.1.4. Tập thô và rời rạc hóa dữ liệu 17 2.2. PHÁT SINH LUẬT KẾT HỢP .23 2.2.1. Giới thiệu .23 2.2.2. Khai thác tập phổ biến .23 2.2.3. Khai thác luật kết hợp từ tập phổ biến .28 2.2.4. Sử dụng luật kết hợp vào việc phân lớp .30 CHƯƠNG 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ LUẬT DỰA TRÊN LÝ THUYẾT TẬP THÔ 32 3.1. ĐỘ ĐO SỰ HỮU ÍCH CỦA LUẬT 32 3.1.1. Độ hỗ trợ .33 3.1.2. Độ tin cậy 33 3.1.3. Độ đo Lift .34 iv 3.1.4. Độ đo Laplace 34 3.1.5. Độ chắc chắn .35 3.1.6. Độ đo Leverage 35 3.1.7. Độ đo Correlation 35 3.1.8. Độ đo Jaccard .36 3.1.9. Độ đo Cosine 36 3.1.10. Độ đo Odds Ratio .36 3.1.11. Rule Template 36 3.2. ĐỘ ĐO TẦM QUAN TRỌNG CỦA LUẬT .38 3.2.1. Các định nghĩa .38 3.2.2. Một ví dụ về độ đo RIM 39 3.2.3. Nhận xét về độ đo RIM 40 3.3. ĐỘ ĐO XEM LUẬT NHƯ THUỘC TÍNH .41 3.3.1. Xây dựng bảng quyết định mới 41 3.3.2. Các định nghĩa .43 3.3.3. Một ví dụ về độ đo RAM .43 3.3.4. Nhận xét giữa hai độ đo RIM và độ đo RAM 44 3.4. ĐỘ ĐO TẦM QUAN TRỌNG CẢI TIẾN 45 3.4.1. Định nghĩa 45 3.4.2. Quá trình thực hiện 45 3.4.3. Một ví dụ về độ đo ERIM 46 3.4.4. Nhận xét về độ đo ERIM .47 3.5. ĐỘ ĐO WAERIM .47 3.5.1. Định nghĩa 48 3.5.2. Quá trình thực hiện 48 3.6. ĐỘ ĐO AIERIM .49 3.6.1. Định nghĩa 49 3.6.2. Một ví dụ về độ đo AIERIM 50 CHƯƠNG 4. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG SO SÁNH KỸ THUẬT ĐÁNH GIÁ LUẬT GIỮA CÁC ĐỘ ĐO .51 4.1. GIỚI THIỆU .51 4.1.1. Nguồn dữ liệu “Nursery” .51 4.1.2. Nguồn dữ liệu “BankLoan” .52 v 4.2. MÔ HÌNH XÂY DỰNG ỨNG DỤNG .54 4.3. KẾT QUẢ SO SÁNH GIỮA CÁC ĐỘ ĐO .55 4.3.1. Sử dụng nguồn “Nursery” 55 4.3.2. Sử dụng nguồn “BankLoan” 56 4.3.3. Kết luận 57 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO .67 vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1. Một ví dụ về Hệ thông tin . 5 Bảng 2.2. Một ví dụ về Bảng quyết định . 6 Bảng 2.3. Ma trận khả phân xây dựng từ Bảng 2.2 11 Bảng 2.4. Một ví dụ về Bảng quyết định . 11 Bảng 2.5. Ma trận khả phân xây dựng từ Bảng 2.4 12 Bảng 2.6. Quá trình rời rạc hoá . 18 Bảng 2.7. Bảng quyết định mới ∗ T . 21 Bảng 2.8. Kết quả rời rạc hóa dữ liệu 23 Bảng 2.9. Ví dụ về cơ sở dữ liệu dạng giao dịch 24 Bảng 2.10. Một ví dụ về tập phổ biến . 24 Bảng 2.11. Luật kết hợp thỏa minSupp=50%, minConf=80% . 29 Bảng 3.1. Ví dụ cho mẫu luật 37 Bảng 3.2. Một số rút gọn từ nguồn Zoo 39 Bảng 3.3. Tập luật quan trọng theo độ đo RIM từ nguồn Zoo 40 Bảng 3.4. Bảng quyết định ví dụ cho độ đo RAM . 42 Bảng 3.5. Xây dựng bảng quyết định mới . 43 Bảng 3.6. Các luật kết hợp từ nguồn Lenses với minSupp=3% và minConf=70% 44 Bảng 3.7. Tập luật quan trọng theo độ đo RAM từ nguồn Lenses 44 Bảng 3.8. Trọng số cho từng thuộc tính điều kiện của nguồn Car . 46 Bảng 3.9. Tập luật với độ đo ERIM từ nguồn Car 46 Bảng 3.10. Mức độ quan trọng của các tập thuộc tính trên nguồn Car . 50 Bảng 3.11. Tập luật với độ đo AIERIM từ nguồn Car 50 Bảng 4.1. Các thuộc tính của nguồn Nursery . 51 Bảng 4.2. Các thuộc tính của dữ liệu BankLoan 52 Bảng 4.3. Trọng số các thuộc tính điều kiện của BankLoan 53 Bảng 4.4. Kết quả 10 lần thử nghiệm với Nursery . 60 Bảng 4.5. Kết quả 10 lần thử nghiệm với BankLoan (trường hơp 1) . 62 Bảng 4.5. Kết quả 10 lần thử nghiệm với BankLoan (trường hơp 2) . 64 vii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1. Quá trình phát hiện tri thức 1 Hình 2.1. Tập các điểm cắt trên thuộc tính a 19 Hình 2.2. Tập các điểm cắt cực tiểu . 22 Hình 2.3. Cây tìm kiếm IT-tree . 26 Hình 2.4. Cây tìm kiếm tập phổ biến với minSupp=50% . 27 Hình 4.1. Mô hình xây dựng ứng dụng . 54 Hình 4.2. Biểu đồ so sánh giữa các độ đo từ nguồn Nursery . 55 Hình 4.3. Biểu đồ so sánh giữa các độ đo từ nguồn BankLoan (trường hợp 1) . 56 Hình 4.4. Biểu đồ so sánh giữa các độ đo từ nguồn BankLoan (trường hợp 2) . 57 viii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT AIERIM Attributes Importance Degree Based Enhanced Rule Importance Measure CBA Classification Based on Associations CSDL Cơ Sở Dữ Liệu ERIM Enhanced Rule Importance Measure IT-pair Itemset-Tidset pair IT-tree Itemset-Tidset tree KDD Knowledge Discovery in Database RIM Rule Importance Measure RAM Rule-as-Attribute Measure WAERIM Weight Average Based Enhanced Rule Importance Measure