Nghiên cứu luật kết hợp và ứng dụng trong bài toán xây dựng hệ hỗ trợ học sinh trung học phổ thông

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG \\\ TRẦN NAM NGỌC NGHIÊN CỨU LUẬT KẾT HỢP VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ HỌC SINH TRUNG HỌC PHỔ THÔNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2015 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LỜI CẢM ƠN Đầu tiên cho gửiTRẦN lời cảm ơn chân NGỌC thành sâu sắc đến thầy NAM PGS.TS Lê Bá Dũng - Viện CNTT - Viện KH CN Việt nam tận tình hƣớng dẫn, bảo cho suốt trình làm luận văn NGHIÊN LUẬT HỢP ỨNG DỤNG Tôi cũngCỨU gửi lời cảm ơn đến KẾT thầy cô trƣờngVÀ Đại học Công nghệ thông tin Truyền – Đại học Thái Nguyên, thầy Viện ÂNCông TRONG BÀIthông TOÁN XÂY DỰNG HỆcôHỖ TRỢ nghệ thông tin truyền đạt kiến thức giúp đỡ suốt SINH trìnhHỌC học TRUNG HỌC PHỔ THÔNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số : 60 48 01 01 ngƣời động viên tạo điều kiện giúp đỡ suốt hai năm Tôi xin gửi lời cảm ơn tới đồng nghiệp, gia đình bạn bè học LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS ĐẶNG THỊ THU HIỀN Thái Nguyên - 2015 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG MỞ ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1 Tổ chức khai thác sở liệu truyền thống 1.2 Tổng quan kỹ thuật phát tri thức khai phá liệu 1.2.1 Qui trình khai phá liệu phát tri thức 1.2.2 Các lĩnh vực liên quan đến khai phá liệu phát tri thức 1.3 Các nhiệm vụ khai phá liệu phát tri thức CHƢƠNG II: MỘT SỐ KỸ THUẬT KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP 15 2.1 Lý thuyết luật kết hợp 15 2.2 Thuật toán kinh điển 16 2.2.1 Thuật toán Apriori 16 2.2.2 Ý tƣởng 16 2.2.3 Thuật toán 16 2.3 Một số thuật toán luật kết hợp 19 2.3.1 Thuật toán Fp_Growth 19 2.3.2 Thuật toán Fp_Tree 20 2.3.3 Thuật toán Fast Algorithm for Discovering Frequent Itemsets (FIT) 21 2.3.4 Thuật toán NSFI ALGORITHM 22 2.3.5 Thuật toán NSFI ALGORITH 25 2.4 Thuật toán FSM 26 2.4.1 Cơ sở lý thuyết thuật toán FSM 27 2.4.2 Nội dung thuật toán FSM 27 2.4.3 Một số khái niệm thuật toán 28 2.4.4 Nội dung toán: 31 CHƢƠNG III: ÁP DỤNG KHAI PHÁ TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU BẢNG ĐIỂM CỦA HỌC SINH THPT TÂN LẬP - ĐAN PHƢỢNG 34 3.1 Phát biểu toán: 34 3.2 Lựa chọn phƣơng pháp 35 3.3 Cài đặt thử nghiệm 35 3.3.1 Môi trƣờng cài đặt thử nghiệm 35 3.3.2 Cài đặt thuật toán tìm luật kết hợp 36 3.3.3 Một số giao diện chƣơng trình 37 3.4 Đánh giá: 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 PHỤ LỤC 49 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Tác giả xin chân thành cảm ơn thầy giáo, cô giáo Trƣờng Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông Thái Nguyên thầy Viện Công nghệ thông tin – Viện khoa học Công nghệ Việt Nam, tận tâm giảng dạy kiến thức hai năm học qua với cố gắng thân Đặc biệt xin bày tỏ biết ơn sâu sắc đến thầy giáo Tiến sĩ Đặng Thị Thu Hiền, PGS TS Ngô Quốc Tạo ngƣời tận tình giảng dạy hƣớng dẫn thực luận văn Tác giả xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo trƣờng THPT Tân Lập, bạn đồng nghiệp, bạn lớp cao học CK12H tạo điều kiện, giúp đỡ suốt thời gian qua Rất mong nhận đƣợc góp ý thầy, cô, bạn bè, đồng nghiệp để luận văn phát triển hoàn thiện Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn chƣa đƣợc công bố công trình khác Thái Nguyên, tháng 12 năm 2015 TÁC GIẢ Trần Nam Ngọc Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt Ck Ck Tập K – itemset ứng cử Conf Confidence Độ tin cậy CSDL Database Cơ sở liệu DW Data Warehouse Kho liệu Item Item Khoản mục Itemset Itemset Tập khoản mục K- itemset K- itemset Tập gồm K mục KDD Knowledge Discovery and Kỹ thuật phát tri thức khai Data Mining phá liệu Lk Lk Tập K - itemset phổ biến Minconf Minimum Confidence Độ tin cậy tối thiểu Minsup Minimum Support Độ hỗ trợ tối thiểu OLAP On Line Analytical Phân tích trực tuyến Processing MOLAP Multidimensional OLAP Phân tích đa chiều trực tuyến ROLAP Relational OLAP Phân tích quan hệ trực tuyến pre(k, s) pre(k, s) Tiếp đầu dãy có độ dài k s Record Record Bản ghi Supp Support Độ hỗ trợ TID Transaction Indentification Định danh giao tác SQL Structured Query Language Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc SQO Semantic Query Optimization Tối ƣu truy vấn ngữ nghĩa DBSCAN Density Based Spatial Thuật toán phân lớp dựa vào vị trí Clustering of Application địa phƣơng with Noise Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn DENCLUE DENsity Based CLUstEring Thuật toán phân lớp (tổng quát) ADO Activate X Data Object Đối tƣợng liệu Active X DFS Depth First Search Tìm kiếm theo chiều sâu BFS Breadth First Search Tìm kiếm theo chiều rộng DHP Direct Hashing and Pruning Bảng băm trực tiếp cắt tỉa PHP Perfect Hashing and Pruning Bảng băm lý tƣởng cắt tỉa I/O Input/Output Vào/ra D Data CSDL có trƣờng Size Size Số lƣợng Item tập Itemset DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 So sánh nhiệm vụ phát tri thức 12 Bảng 2.1 Cơ sở liệu .29 Bảng 2.2 Giá trị lmv cổ phần mục liệu CSDL bảng 2.1 30 Bảng 2.3 Các tập mục cổ phần cao CSDL bảng 2.1 31 Bảng 2.4 CSDL minh họa ngữ nghĩa tập mục cổ phần cao 33 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Quy trình phát tri thức Hình 2.1 CSDL giao dịch 17 Hình 2.2 Minh họa bước khai phá .18 Hình 2.3 Kết tìm luật kết hợp 18 Hình 3.1 Ví dụ liệu đầu vào cho thực nghiệm .37 Hình 3.2 Giao diện chương trình thực .37 Hình 3.3 Kết 38 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Ngày nay, thông tin đƣợc coi tài sản quan trọng tổ chức, doanh nghiệp cá nhân Cá nhân tổ chức thu thập hiểu đƣợc thông tin, hành động kịp thời dựa thông tin đạt đƣợc kết tốt Chính lý đó, việc tạo thông tin, tổ chức lƣu trữ khai thác thông tin ngày trở nên quan trọng gia tăng không ngừng Sự tăng trƣởng vƣợt bậc sở liệu (CSDL) hoạt động nhƣ: sản xuất kinh doanh, thƣơng mại, quản lý làm nảy sinh thúc đẩy phát triển kỹ thuật thu thập, lƣu trữ, phân tích khai phá liệu… không phƣơng pháp thông thƣờng nhƣ: thống kê mà đòi hỏi cách xử lý thông minh hơn, hiệu Từ nhà quản lý có đƣợc thông tin hữu ích để tác động lại trình sản xuất, kinh doanh mình… tri thức Các kỹ thuật cho phép ta khai thác đƣợc tri thức hữu dụng từ CSDL (lớn) đƣợc gọi kỹ thuật khai phá liệu (DM – Data Mining) Khai phá luật kết hợp nội dung quan trọng khai phá liệu Luận văn tìm hiểu luật kết hợp ứng dụng thử nghiệm khai phá sở liệu bảng điểm học tập học sinh trƣờng THPT Tân Lập – Đan Phƣơng nhằm hỗ trợ cho công tác quản lý, định hƣớng học tập cho học sinh phổ thông Nhằm hỗ trợ học sinh chọn trƣờng đại học, cao đẳng phù hợp với khả thân học trƣờng nghề chuyên nghiệp Giúp cho học sinh tập chung vào khối mà có khả nhƣ mạnh Đồng thời giúp nhà trƣờng giáo viên thấy đƣợc điểm mạnh, điểm chƣa mạnh chuyên môn Đƣa hƣớng nhằm xây dựng nhà trƣờng thành nhà trƣờng có chuyên môn tốt, môi trƣờng thân thiện CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1 Tổ chức khai thác sở liệu truyền thống Việc dùng phƣơng tiện tin học để tổ chức khai thác sở liệu (CSDL) đƣợc phát triển từ năm 60 kỉ trƣớc Từ nay, nhiều CSDL đƣợc tổ chức, phát triển khai thác quy mô lĩnh vực hoạt động ngƣời xã hội Cho đến nay, số lƣợng CSDL trở nên khổng lồ bao gồm CSDL cực lớn cỡ gigabytes chí terabytes lƣu trữ liệu kinh doanh ví dụ nhƣ liệu thông tin khác hàng, liệu bán hàng, liệu tài khoản, Nhiều hệ quản trị CSDL mạnh với công cụ phong phú thuận tiện giúp ngƣời khai thác có hiệu nguồn tài nguyên liệu Mô hình CSDL quan hệ ngôn ngữ vấn đáp chuẩn (SQL) có vai trò quan trọng việc tổ chức khai thác CSDL Tuy nhiên bên cạnh chức khai thác liệu có tính chất tác nghiệp, thành công công việc không suất hệ thống thông tin mà tính linh hoạt sẵn sàng đáp ứng yêu cầu thực tế, CSDL cần đem lại “tri thức” liệu Lúc này, mô hình CSDL truyền thống ngôn ngữ SQL cho thấy khả thực công việc Để lấy thông tin có tính “tri thức” khối liệu khổng lồ này, ngƣời ta tìm kỹ thuật có khả hợp liệu từ hệ thống giao dịch khác nhau, chuyển đổi thành tập hợp CSDL ổn định, có chất lƣợng đƣợc sử dụng cho riêng vài mục đích Các kỹ thuật gọi chung kỹ thuật tạo kho liệu (data warehousing) môi trƣờng liệu có đƣợc gọi kho liệu (data warehouse) Đồng thời, Công nghệ khai phá liệu (data mining) đời đáp ứng đòi hỏi khoa học nhƣ hoạt động thực tiễn Đây ứng dụng để khai phá kho liệu nhằm phát tri thức (Knowledge Discovery) phục vụ công tác quản lý, kinh doanh,… 54 ResultTable.Columns.Add(AutoNumberColumn); ResultTable.Merge(SourceTable); return ResultTable; } // Tính giá trị local measure value private double lmv(string values, DataGridView DB) { double t = 0; foreach (DataGridViewRow row in DB.Rows) if (!row.IsNewRow) if (exist(values, row)) for (int i = 0; i < values.Length; i++) t += (double)row.Cells[values[i].ToString()].Value; return t; } // Tính giá trị transaction measure value private double tmv(string values, DataGridView DB) { double t = 0; foreach (DataGridViewRow row in DB.Rows) if (!row.IsNewRow) if (exist(values, row)) for (int i = 0; i < row.Cells.Count; i++) t += (double)row.Cells[i].Value; return t; } private double sum_exist(string values, DataGridView DB) { double t = 0; foreach (DataGridViewRow row in DB.Rows) if (!row.IsNewRow) if (exist(values, row)) 54 55 t++; return t; } private bool exist(string values, DataGridViewRow DGVRow) { for (int i = 0; i < values.Length; i++) { if ((double)DGVRow.Cells[values[i].ToString()].Value == 0) return false; } return true; } // Xây dựng kết nối Apriori private string Candidate_Join(string L_k_sub_1, int k_sub_1) { string join = ""; //Bƣớc kết nối string[] xyz = L_k_sub_1.Split(new char[] { ',' }); if (!k_sub_1.Equals(1)) { for (int i = 0; i < xyz.Length - 1; i++) for (int j = i + 1; j < xyz.Length; j++) if (xyz[i].Substring(0, k_sub_1 - 1) == xyz[j].Substring(0, k_sub_1 - 1) && xyz[i][k_sub_1 - 1] < xyz[j][k_sub_1 - 1]) join += xyz[i] + xyz[j][k_sub_1 - 1] + ","; } else { for (int i = 0; i < xyz.Length - 1; i++) { for (int j = i + 1; j < xyz.Length; j++) { join += xyz[i] + xyz[j] + ","; 55 56 } } } //Bƣớc tỉa xyz = join.Split(new char[] { ',' }); for (int i = xyz.Length - 2; i > 0; i ) for (int j = i - 1; j >= 0; j ) if (xyz[i].Equals(xyz[j])) { xyz[i] = ""; break; } string str = ""; for (int i = 0; i < xyz.Length; i++) if (!xyz[i].Equals("")) str += xyz[i] + ","; return (join.Equals("") ? join : str.Substring(0, str.Length - 1)); } private bool validateInput(TextBox txtBox) { if (txtBox.Text.Length == 0) { errorProvider.SetError(txtBox, "Chƣa nhập giá trị"); return false; } else { try { if (Double.Parse(txtBox.Text) > 100 || Double.Parse(txtBox.Text) < 0) { errorProvider.SetError(txtBox, "Nhập giá trị 100"); return false; 56 57 } else { errorProvider.SetError(txtBox, ""); return true; } } catch { errorProvider.SetError(txtBox, "Giá trị không định dạng"); return false; } } } private string getNameItem(string names, DataGridView dgW) { string lviItem = ""; for (int j = 0; j < names.Length; j++) { int index = names[j] - 65; lviItem += dgW.Columns[index].HeaderText + ", "; } lviItem = lviItem.Substring(0, lviItem.Length - 2); return lviItem; } private class clssRules { string strCombination, strRemaining; double _confidence; public clssRules(string strCombination, string strRemaining, double Confidence) { this.strCombination = strCombination; this.strRemaining = strRemaining; 57 58 this._confidence = Confidence; } public string X { get { return strCombination; } } public string Y { get { return strRemaining; } } public double Confidence { get { return _confidence; } } } private void GenRule(string ruleItem, List lstRule) { if (ruleItem.Length > 1) { string strcombination; for (int i = 1; i < ruleItem.Length; i++) { strcombination = ""; bool[] checki = new bool[ruleItem.Length]; for (int j = 0; j < checki.Length; j++) checki[j] = true; GeneKRule(1, 0, ref checki, i, ruleItem, strcombination, lstRule); } } } private void GeneKRule(int i, int ti, ref bool[] checki, int k, string ruleItem, string strcombination, List lstRule) { for (int j = ti; j < checki.Length; j++) { if (checki[j]) { strcombination += ruleItem[j].ToString(); checki[j] = false; if (i == k) { string remaining = getRemaining(strcombination, ruleItem); 58 59 clssRules clsRule = new clssRules(strcombination, remaining, confidence(strcombination, ruleItem)); lstRule.Add(clsRule); } else GeneKRule(i + 1, j, ref checki, k, ruleItem, strcombination, lstRule); strcombination = strcombination.Substring(0, strcombination.Length - 1); checki[j] = true; } } } private string getRemaining(string strCombination, string strAFSMItem) { string temp = strAFSMItem; foreach (char ch in strCombination) { temp = temp.Replace(ch.ToString(), ""); } return temp; } private double confidence(string strCombination, string strAFSMItem) { return (double)sum_exist(strAFSMItem, GridData) / sum_exist(strCombination, GridData); } public static string HS; private void TxtExecute_Click(object sender, EventArgs e) { if (validateInput(TxtMinShare) && validateInput(TxtMinConf)) { //Tính tổng giá trị bảng liệu DB Tdb try { 59 60 HS = ""; double T = 0; int k = 0; foreach (DataGridViewRow row in GridData.Rows) if (!row.IsNewRow) foreach (DataGridViewCell cell in row.Cells) T += (double)cell.Value; double min_lmv = T * double.Parse(TxtMinShare.Text) / 100; double min_conf = double.Parse(TxtMinConf.Text) / 100; string C1 = null, C = null; foreach (DataGridViewColumn col in GridData.Columns) C1 += col.Name.ToString() + ","; C1 = C1.Substring(0, C1.Length - 1); string[] itemsC = C1.Split(new char[] { ',' }); for (int i = 0; i < itemsC.Length; i++) if (tmv(itemsC[i], GridData) >= min_lmv) { C += itemsC[i] + ","; if (lmv(itemsC[i], GridData) >= min_lmv) HS += itemsC[i] + ","; } C = C.Substring(0, C.Length - 1); { k++; string RC = null; C = Candidate_Join(C, k); if (C.Equals("")) break; itemsC = C.Split(new char[] { ',' }); for (int i = 0; i < itemsC.Length; i++) if (tmv(itemsC[i], GridData) >= min_lmv) { 60 61 RC += itemsC[i] + ","; if (lmv(itemsC[i], GridData) >= min_lmv) HS += itemsC[i] + ","; } if (RC != null) C = RC.Substring(0, RC.Length - 1); } while (!C.Equals(null)); //In kết form Result if (!HS.Equals("")) { Result frmResult = new Result(); string[] itemAFSM = HS.Split(new char[] { ',' }); for (int i = 0; i < itemAFSM.Length; i++) { if (itemAFSM[i] != "") { ListViewItem lvi = new ListViewItem(getNameItem(itemAFSM[i], GridData)); lvi.SubItems.Add(lmv(itemAFSM[i], GridData).ToString()); frmResult.lv_Frequent.Items.Add(lvi); } } //In tập luật List lstRules = new List(); for (int i = 0; i < itemAFSM.Length; i++) if (itemAFSM[i].Length > 1) { GenRule(itemAFSM[i], lstRules); } foreach (clssRules rule in lstRules) { if (rule.Confidence >= min_conf) { 61 62 ListViewItem lvi = new ListViewItem(getNameItem(rule.X, GridData) + "->" + getNameItem(rule.Y, GridData)); lvi.SubItems.Add(String.Format("{0}%", Math.Round(rule.Confidence * 100, 2))); frmResult.lv_Rules.Items.Add(lvi); } } frmResult.ShowDialog(); } else { MessageBox.Show("Không tìm thấy tập mục thỏa mãn"); } } catch(Exception ex1) { String msg = ex1.StackTrace; MessageBox.Show("Không tìm thấy tập mục thỏa mãn"); } } } } } Mã nguồn Result.Designer namespace AFSM { partial class Result { Required designer variable 62 63 private System.ComponentModel.IContainer components = null; Clean up any resources being used true if managed resources should be disposed; otherwise, false. protected override void Dispose(bool disposing) { if (disposing && (components != null)) { components.Dispose(); } base.Dispose(disposing); } #region Windows Form Designer generated code Required method for Designer support - not modify the contents of this method with the code editor private void InitializeComponent() { System.ComponentModel.ComponentResourceManager resources = new System.ComponentModel.ComponentResourceManager(typeof(Result)); this.gb_FrequentItems = new System.Windows.Forms.GroupBox(); 63 64 this.lv_Frequent = new System.Windows.Forms.ListView(); this.colItem = ((System.Windows.Forms.ColumnHeader)(new System.Windows.Forms.ColumnHeader())); this.colLmv = ((System.Windows.Forms.ColumnHeader)(new System.Windows.Forms.ColumnHeader())); this.gb_StrongRules = new System.Windows.Forms.GroupBox(); this.lv_Rules = new System.Windows.Forms.ListView(); this.colRule = ((System.Windows.Forms.ColumnHeader)(new System.Windows.Forms.ColumnHeader())); this.colConfidence = ((System.Windows.Forms.ColumnHeader)(new System.Windows.Forms.ColumnHeader())); this.gb_FrequentItems.SuspendLayout(); this.gb_StrongRules.SuspendLayout(); this.SuspendLayout(); gb_FrequentItems this.gb_FrequentItems.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)((((System.Windows.Forms.AnchorS tyles.Top | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Bottom) | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Left) | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Right))); this.gb_FrequentItems.Controls.Add(this.lv_Frequent); this.gb_FrequentItems.Location = new System.Drawing.Point(3, 12); this.gb_FrequentItems.Name = "gb_FrequentItems"; this.gb_FrequentItems.Size = new System.Drawing.Size(536, 261); 64 65 this.gb_FrequentItems.TabIndex = 2; this.gb_FrequentItems.TabStop = false; this.gb_FrequentItems.Text = "Các tập phổ biến có trọng số"; lv_Frequent this.lv_Frequent.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)((((System.Windows.Forms.AnchorStyles Top | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Bottom) | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Left) | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Right))); this.lv_Frequent.Columns.AddRange(new System.Windows.Forms.ColumnHeader[] { this.colItem, this.colLmv}); this.lv_Frequent.Location = new System.Drawing.Point(3, 16); this.lv_Frequent.Name = "lv_Frequent"; this.lv_Frequent.Size = new System.Drawing.Size(530, 242); this.lv_Frequent.TabIndex = 0; this.lv_Frequent.UseCompatibleStateImageBehavior = false; this.lv_Frequent.View = System.Windows.Forms.View.Details; colItem this.colItem.Text = "Tập môn học"; this.colItem.Width = 402; colLmv this.colLmv.Text = "LMV"; this.colLmv.Width = 0; gb_StrongRules 65 66 this.gb_StrongRules.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)(((System.Windows.Forms.AnchorStyles.B ottom | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Left) | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Right))); this.gb_StrongRules.Controls.Add(this.lv_Rules); this.gb_StrongRules.Location = new System.Drawing.Point(3, 279); this.gb_StrongRules.Name = "gb_StrongRules"; this.gb_StrongRules.Size = new System.Drawing.Size(536, 336); this.gb_StrongRules.TabIndex = 3; this.gb_StrongRules.TabStop = false; this.gb_StrongRules.Text = "Các luật kết hợp thỏa mãn ngƣỡng tin cậy"; lv_Rules this.lv_Rules.Columns.AddRange(new System.Windows.Forms.ColumnHeader[] { this.colRule, this.colConfidence}); this.lv_Rules.Dock = System.Windows.Forms.DockStyle.Fill; this.lv_Rules.Location = new System.Drawing.Point(3, 16); this.lv_Rules.Name = "lv_Rules"; this.lv_Rules.Size = new System.Drawing.Size(530, 317); this.lv_Rules.TabIndex = 1; this.lv_Rules.UseCompatibleStateImageBehavior = false; this.lv_Rules.View = System.Windows.Forms.View.Details; colRule this.colRule.Text = "Luật"; this.colRule.Width = 408; 66 67 colConfidence this.colConfidence.Text = "Độ tin cậy"; this.colConfidence.Width = 115; Result this.AutoScaleDimensions = new System.Drawing.SizeF(6F, 13F); this.AutoScaleMode = System.Windows.Forms.AutoScaleMode.Font; this.ClientSize = new System.Drawing.Size(542, 620); this.Controls.Add(this.gb_StrongRules); this.Controls.Add(this.gb_FrequentItems); this.FormBorderStyle = System.Windows.Forms.FormBorderStyle.FixedSingle; this.Icon = ((System.Drawing.Icon)(resources.GetObject("$this.Icon"))); this.MaximizeBox = false; this.MinimizeBox = false; this.Name = "Result"; this.SizeGripStyle = System.Windows.Forms.SizeGripStyle.Show; this.StartPosition = System.Windows.Forms.FormStartPosition.CenterScreen; this.Text = "Kết quả"; this.gb_FrequentItems.ResumeLayout(false); this.gb_StrongRules.ResumeLayout(false); this.ResumeLayout(false); } 67 68 #endregion private System.Windows.Forms.GroupBox gb_FrequentItems; public System.Windows.Forms.ListView lv_Frequent; private System.Windows.Forms.ColumnHeader colItem; private System.Windows.Forms.ColumnHeader colLmv; private System.Windows.Forms.GroupBox gb_StrongRules; private System.Windows.Forms.ColumnHeader colRule; private System.Windows.Forms.ColumnHeader colConfidence; public System.Windows.Forms.ListView lv_Rules; } } 68 ... văn NGHIÊN LUẬT HỢP ỨNG DỤNG Tôi cũngCỨU gửi lời cảm ơn đến KẾT thầy cô trƣờngVÀ Đại học Công nghệ thông tin Truyền – Đại học Thái Nguyên, thầy Viện ÂNCông TRONG BÀIthông TOÁN XÂY DỰNG HỆcôHỖ TRỢ... điểm học tập học sinh trƣờng THPT Tân Lập – Đan Phƣơng nhằm hỗ trợ cho công tác quản lý, định hƣớng học tập cho học sinh phổ thông Nhằm hỗ trợ học sinh chọn trƣờng đại học, cao đẳng phù hợp với... PHÁ LUẬT KẾT HỢP 2.1 Lý thuyết luật kết hợp Khái niệm Trong lĩnh vực Data Mining, mục đích luật kết hợp (Association Rule - AR) tìm mối quan hệ đối tƣợng sở liệu khổng lồ Nội dung luật kết hợp