Phụ thuộc hàm xấp xỉ và ứng dụng trong khai phá dữ liệu

Phụ thuộc hàm xấp xỉ và ứng dụng trong khai phá dữ liệu Nguyễn Minh Huy Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS. Chuyên ngành: Công nghệ thông tin; Mã số: 60 48 05 Người hướng dẫn: GS.TS. Vũ Đức Thi Năm bảo vệ: 2011 Abstract: Phụ thuộc hàm và phụ thuộc hàm xấp xỉ gồm: Khai phá dữ liệu, phụ thuộc hàm, phụ thuộc hàm xấp xỉ. Xây dựng cây quyết định: Bảng quyết định; cây quyết định; ảnh hưởng của phụ thuộc hàm, phụ thuộc hàm xấp xỉ khi xây dựng cây quyết định. Tiến hành thử nghiệm và đánh giá các kết quả đạt được. Keywords: Thuật toán; Hệ thống thông tin; Khai phá dữ liệu Content: MỞ ĐẦU Cơ sở dữ liệu (CSDL) là một trong lĩnh vực được tập trung nghiên cứu và phát triển công nghệ thông tin, nhằm giải quyết các bài toán quản lý, tìm kiếm thông tin trong những hệ thống lớn, đa dạng, phức tạp cho nhiều người sử dụng trên máy tính điện tử. Mô hình dữ liệu quan hệ đặt trọng điểm hàng đầu không phải là khác thác các tiềm năng của máy mà sự mô tả trực quan dữ liệu theo quan điểm của người dùng, cung cấp một mô hình dữ liệu đơn giản, trong sáng, chặt chẽ, dễ hiểu và tạo khả năng tự động hoá thiết kế CSDL quan hệ. Có thể nói lý thuyết thiết kế và cài đặt CSDL, nhất là mô hình dữ liệu quan hệ đã phát triển ở mức độ cao và đạt được những kết quả sâu sắc. Ngày nay việc khai phá dữ liệu còn được coi như việc khai phá tri thức từ dữ liệu (knowlegde mining from databases), trích lọc tri thức(knowlegde extraction), phân tích dữ liệu mẫu (data-partent analysis), khảo cứu dữ liệu(data archaeology), đào xới và nạo vét dữ liệu(data dredging). Với các ngành khoa học, kinh tế - xã hội nơi có những kho dữ liệu khổng lồ thì việc tìm kiếm, truy xuất và đưa ra thông tin cần thiết phù hợp với thời gian và yêu cầu là không dễ dàng và chính vì thế một hế hệ mới các phương pháp tiếp cận, phương pháp nghiên cứu, và các kỹ thuật, công cụ cho phép phân tích, tổng hợp, khai phá tri thức từ dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả đã được các nhà khoa học quan tâm và nghiên cứu. Trong những năm gần đây, việc tìm kiếm các thuật toán cho phép khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ đang được quan tâm nghiên cứu, một trong hững thuật toán đó là TANE - một thuật toán tương đối hiệu quả trong khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Codd E.F(1970),”A relational model for large shared data banks”, Communication ACM12,pp.377-387 [2] Demetrovics J.,Thi V.D Relations and minimal keys. Acta Cybernetica 8,3(1988), 279-285 [3] Demetrovics J.,Thi V.D On keys in the Relations Datamodel, Inform.Process Cybern.EIK 24,10 (1988), 515-519 [4] Giannella, Chris and Robertson, Edward, 2004 “On Approximation Measures for Functional Dependencies”, Inform Action Systems Archive 29(6), 483-507. [5] Huhtala, Y., Karkkainen, J., Porkka P., and Toivonen, H., 1999. “Tane: An efficient algorithm for discovering functional and approximate dependencies”. The Computer Journal, 42(2):100-111. [6] Kivinen, J., and Mannila, H., 1995. “Approximate Inference of Functional Dependencies From Relations”. Theoretical Computer Science, 149:129-149. [7] Kwok-Wa Lam, Victor C.S.Lee, Building Decision Trees Using Functional Dependencies, Processdings, of the International Conference on Information Technology: Coding and Computing(ITCC’04), 2004. . Abstract: Phụ thuộc hàm và phụ thuộc hàm xấp xỉ gồm: Khai phá dữ liệu, phụ thuộc hàm, phụ thuộc hàm xấp xỉ. Xây dựng cây quyết định: Bảng quyết định; cây quyết định; ảnh hưởng của phụ thuộc hàm, phụ. Phụ thuộc hàm xấp xỉ và ứng dụng trong khai phá dữ liệu Nguyễn Minh Huy Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS. Chuyên. khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ đang được quan tâm nghiên cứu, một trong hững thuật toán đó là TANE - một thuật toán tương đối hiệu quả trong khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ. TÀI LIỆU THAM KHẢO