1. Trang chủ
  2. » Cao đẳng - Đại học

Luận văn khai phá luật kết hợp nhị phân, ứng dụng sắp xếp các loại tài liệu phục vụ đọc giả

84 137 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 84
Dung lượng 1,27 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI VŨ VĂN TUẤN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP NHỊ PHÂN, ỨNG DỤNG SẮP XẾP CÁC LOẠI TÀI LIỆU PHỤC VỤ ĐỌC GIẢ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH HÀ NỘI, 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI VŨ VĂN TUẤN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP NHỊ PHÂN, ỨNG DỤNG SẮP XẾP CÁC LOẠI TÀI LIỆU PHỤC VỤ ĐỌC GIẢ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS TS Lê Huy Thập HÀ NỘI, 2018 LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo PGS.TS Lê Huy Thập nhiệt tình hướng dẫn giúp em trình làm luận văn thạc sỹ khoa học máy tính Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất thầy giáo phịng Sau đại học trường Đại học Sư phạm Hà Nội thầy mơn tận tình giúp đỡ, giảng dạy, cung cấp cho em kiến thức quý giá thời gian học tập trường Cuối xin cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên giúp đỡ thời gian học tập thời gian thực làm luận văn Hà Nội, tháng 11 năm 2018 Tác giả Vũ Văn Tuấn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu hướng dẫn khoa học PGS.TS Lê Huy Thập Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Hà Nội, tháng 11 năm 2018 Tác giả Vũ Văn Tuấn DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ý nghĩa Ký hiệu CSDL Cơ sở liệu D Cơ sở liệu giao dịch DL Dữ Liệu DM Data Mining (khai phá liệu) KDD KnowleDge Discovery (phát tri thức) KPDL Khai Phá Dữ Liệu DW Kho liệu θ Độ hỗ trợ (support) β Độ tin cậy (confidence) ∩ Phép giao ∪ Phép hợp ∅ Tập rỗng ⊆ Tập ϵ Thuộc Ck Tập k-itemset ứng viên TID Tập giao dịch DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Các phép toán mệnh đề Bảng 1.2 Mức ưu tiên phép toán logic Bảng 1.3 Bảng chân trị Bảng 1.4.Bảng chân trị p  (q  r) Bảng 1.5 Chân trị p  q  p  q ảng 2.1 d sở liệu giao dịch 25 ảng 2.2 ảng c c m c độ hỗ trợ 26 ảng 2.3 T nh độ hỗ trợ độ tin cậy 28 ảng 2.4 C c tập ph biến 28 ảng 2.5 Luật kết hợp sinh từ tập ph biến E 30 ảng 2.6 Th c c giao dịch thực tế 32 ảng 2.7 ảng tập c c giao dịch c th 33 ảng 2.8 ảng tập m c độ hỗ trợ 34 ảng 2.9 Tập c c m c ph biến bảng 2.8 34 ảng 2.10 ài to n ph t luật kết hợp 35 Bảng 2.11 Bảng mua hàng khách hàng 36 Bảng 2.12 Thông tin nhị phân từ bảng 2.11 36 ảng 2.13 ảng mua hàng kh ch 53 ảng 2.14 Thông tin nhị phân từ bảng 2.13 54 Bảng 2.15 Các luật kết hợp từ hệ thông tin nhị phân mua bán hàng hoá 59 Bảng 2.16 Các luật kết hợp mua bán hàng hoá 59 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 3.1 Giao diện .66 Hình 3.2 Giao diện với số liệu Demo nhập từ bàn phím .67 Hình 3.3 Các giao diện nhập số m c liệu liệu dạng nhị phân 67 Hình 3.4 Giao diện kết data item transaction .68 Hình 3.5 Giao diện kết data item transaction .69 Hình 3.6 Giao diện kết data item transaction .70 Hình 3.7 Giao diện kết data item transaction .71 Hình 3.8 Giao diện kết data item transaction .71 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Chương Cơ sở l thuyết 1.1 Logic to n học 111 hái ni m v m nh v h n tr 112 ph p toán m nh 113 i u th 114 uật ủa ogi v 115 dạng hính tắ ogi quy tắ thay thế 1.2 Khai ph liệu 11 121 122 hái quát hai phá d nh ngh a hai phá d i u 11 i u 11 123 ủa tr nh hai phá d 124 hi m v hai phá d i u 13 i u 14 1.3 T ng Quan Visual Basic 6.0 15 Sơ ợc v Visual Basic.Net 15 1.3.2 Biến ki u d li u 16 1.3.3 Cấu trú i u n 20 1.4 Kết luận chương 23 Chương 2: Khai ph luật kết hợp 24 2.1 ài to n ph t luật kết hợp 24 211 uật ết hợp 24 212 hát i u i toán uật ết hợp 29 213 i n uật ết hợp tr n h th ng th ng tin nh ph n 35 2.2 Thuật to n priori priori - TID 41 221 huật toán priori 41 222 huật toán priori - TID 46 2.2.3 Thuật toán phát hi n tập báo luật kết hợp nh phân 48 2.3 Luật kết hợp nhị phân khai ph liệu 51 2.4 Kết luận chương 59 Chương Chương trình thử nghiệm luật kết hợp nhị phân dẫn xếp loại tài liệu 61 3.1 C c phương ph p bố trí tài liệu c c thư viện, cửa hàng bán sách 61 1 ph ơng pháp trí tài li u th vi n, c a hàng sách 61 3.1.2 Tìm hi u danh m c tham khảo tài li u cơng trình: Báo chí, báo cáo, giáo trình, sách nghiên c u 63 3.2 Lập trình đề mơ 65 Sơ thuật Toán 65 3.2.2 Các giao di n kết của h ơng tr nh 66 3.3 Kết luận h ơng 71 Kết Luận Hướng Phát Tri n 73 Tài Liệu Tham Khảo .74 LỜI MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Khai phá liệu trở thành lĩnh vực nhà khoa học quan tâm nghiên cứu bới tính ứng d ng cao thực tiễn sống Khai phá liệu ứng d ng rộng rãi nhiều lĩnh vực như: Tài thị trường chứng khốn, thương mại, giáo d c, y tế, sinh học, bưu ch nh viễn thông với nhiều hướng tiếp cận như: Phân lớp dự đo n, phân c m, Luật kết hợp Trong mượn tài liệu thư viện, mua tài liệu cửa hàng tài liệu kết nối (link) tìm kiếm mạng, người ta thường mượn mua, nhiều tài liệu lúc thường có tài liệu có liên quan với Vì việc bố trí chỗ xếp tài liệu đ hợp lý vấn đề cần nghiên cứu Điều cần đến hỗ trợ hệ chuyên gia khai phá liệu, đặc biệt luật kết hợp nhị phân Xuất phát từ l đ , em định lựa chọn đề tài: ―Khai phá luật kết hợp nhị phân, ứng d ng xếp loại tài liệu ph c v đọc giả‖ cho đề tài luận văn thạc sĩ Mục đích nghiên cứu (Các kết cần đạt đƣợc) Nghiên cứu t ng quan khai phá luật nhị phân thuật tốn liên quan như: priori, priori-TID Lập trình liên quan tài liệu ―giao dịch‖ (mượn, mua hay tạo link) theo luật kết hợp nhị phân Nhiệm vụ nghiên cứu 61 Chƣơng Chƣơng tr nh thử nghiệm luật kết hợp nhị phân dẫn xếp loại tài liệu Các phƣơng pháp bố trí tài liệu tr ng thƣ viện, cửa hàng bán sách c ươ g bố trí tài li u gc c n, c a hàng sách trò thư viện khẳng định suốt qu trình ph t tri n lịch sử văn h a tri thức loài người T nh đến thời m thư viện phân chia thành nhiều loại hình, đa dạng phong phú như: Thư viện công cộng, thư viện c nhân, thư viện đại học, o t nh chất loại thư viện mà chức chúng kh c dẫn đến không gian, dây chuyền công bố tr kh c Luận văn thực tập trung phân t ch c c phương ph p bố trí tài liệu c c thư viện, cửa hàng bán sách dựa l thuyết nghiên cứu trước đ học từ c c cơng trình thư viện thực tế Qua đ , với việc hi u biết c ch kh i qu t việc t chức không gian thư viện góp phần khẳng định thêm tầm quan trọng n xã hội ngày Giải vấn đề Phân loại tài liệu trình xử lý nội dung tài liệu, kết th b ng ký hiệu phân loại Các ký hiệu rút sở bảng phân loại c th mà thư viện quan thông tin sử d ng Kết đạt qu trình phân loại tài liệu c c k hiệu phân loại C c k hiệu phân loại sử d ng vào t chức, xếp kho tài liệu (thường t chức kho mở , t chức m y tra cứu tin theo k hiệu phân loại (m c l c phân loại, xây dựng cơng c tìm tin tự động h a , xếp c c bi u ghi thư m c c c ấn phẩm thư m c quan thông tin thư viện biên soạn Quy trình phân loại 62 Quy trình phân loại trình xử lý nội d ng tài liệu nh m th nội dung tài liệu b ng ký hiệu phân loại Quy trình việc đọc nhãn đề tài liệu kết thúc b ng việc ghi ký hiệu phân loại đ lên trang tên tài liệu phiếu mơ tả Trong q trình phân loại tài liệu, người cán Thư viện phải x c định nội dung tài liệu xem vấn đề nội dung tài liệu thuộc môn loại tri thức Trên sở x c định nội dung m c đ ch biên soạn tài liệu, người cán thư viện định tài liệu đ xếp vào đề m c bảng phân loại Sự thống phương ph p phân loại có nghĩa to lớn phân loại tài liệu Đ đảm bảo tính thống xử lý tài liệu, phương ph p phân loại chia làm hai phần: Phương ph p chung phương ph p c th h ơng pháp ao gồm yêu cầu, nguyên tắc, quy định p d ng phân loại tài liệu thuộc lĩnh vực tri thức không ph thuộc vào cấu tạo kho phân loại h ơng pháp th bao gồm nguyên tắc phân loại p d ng cho số nh m tài liệu thuộc c c lĩnh vực tri thức c th n ph thuộc vào quy định c c kho phân loại c th Phân tích chủ đề việc x c định nội dung tài liệu nh m m c đ ch quản trị tài liệu theo nội dung n Đ x c định nội dung tài liệu cán xử lý cần tìm hiều thơng qua nhan đề tài liệu, ph đề, m c l c, lời n i đầu, phần ch nh văn tài liệu lĩnh vực mà tác giả tài liệu nghiên cứu Tại c c thư viện cửa hàng bán sách tài liệu xếp kệ đ s ch, đầu kệ sách có ghi tên ký hiệu c c đầu s ch đ nh số theo thứ tự có th 001 tuỳ theo số lượng tài liệu, s ch mà ta đ nh số cho phù hợp Các kệ s ch chia thành hộc đ có th đặt tài liệu, loại sách có chủ đề chuyên ngành Đầu tiên ta đ nh số c c đầu sách nội dung, sau đ đ thuận lợi việc tìm kiếm sách 63 tài liệu nhóm chả hạn nhóm 001 ta bắt đầu mã ho tên c c đầu sách b ng chữ tên sách, tài liệu 3.1.2 Tìm hi u danh m c tham khảo tài li u cơng trình: Báo chí, báo cáo, giáo trình, sách nghiên cứu Q trình nghiên cứu kết hợp việc đưa tưởng riêng cộng với việc đưa b ng chứng tưởng người trước Thông qua việc tìm hi u cơng trình nghiên cứu người trước đ người viết có th hình thành lên tưởng tiếp thu thành tựu cơng trình có Trích dẫn danh m c tham khảo tài liệu nh m đưa dẫn chứng c c sở lý luận c đ làm tiền đề cho trình nghiên cứu người viết Trích dẫn tài liệu phương ph p chuẩn hóa việc ghi nhận nguồn tin tưởng mà người viết sử d ng viết đ người đọc có th x c định rõ tài liệu trích dẫn, tham khảo Các trích dẫn nguyên văn, c c số liệu thực tế, c c tưởng lý thuyết lấy từ nguồn xuất chưa xuất cần phải trích dẫn Tầm quan trọng việc trích dẫn tài liệu Cho thấy tôn trọng ghi nhận bạn sản phẩm trí tuệ/tác phẩm người khác, cho thấy viết bạn đ ng tin cậy dựa luận người trước; Chứng minh cho giảng viên/người đọc thấy r ng bạn đọc xem xét vấn đề dựa tài liệu phù hợp Tất c c loại tài liệu bạn sử d ng qu trình xây dựng nên viết cần phải tr ch dẫn: s ch, b o tạp ch , ấn phẩm in ấn phẩm điện tử, ấn phẩm c c quan ch nh phủ, c c phương tiện truyền thông video, , băng ghi âm, trang web, c c giảng, c c mẫu đối thoại c nhân email… 64 Trong viết/t c phẩm mình, sử d ng từ ngữ, tưởng, t c phẩm c nhân t chức nào, bạn phải cung cấp thông tin tr ch dẫn đến nguồn tin Quy trình trích dẫn lập danh m c tài liệu tham khảo Ghi lại c ch chi tiết ch nh x c c c thông tin tài liệu/nguồn tin gồm c : Sách: t c giả, người biên tập, biên soạn; năm xuất bản; tên s ch; lần xuất bản; số tập; nơi xuất bản; nhà xuất Chú ghi lại số trang c thông tin sử d ng ài viết từ tạp chí chu ên ngành (journal : t c giả viết; năm xuất bản; tên viết; tên tạp ch ; số tập tạp ch đ ; trang viết ài viết từ bá , tạp chí phở th ng (magazine, newspaper : t c giả viết; ngày th ng năm ph t hành; tên viết; tên b o; trang viết Thông tin Internet: ngồi thơng tin giống trên, cần ghi lại ngày truy cập tài liệu mạng, tên sở liệu địa web (URL) Chèn thông tin tr ch dẫn vào vị tr phù hợp câu/đoạn/bài viết Cung cấp danh m c tài liệu tr ch dẫn/tài liệu tham khảo cuối viết Những quy tắc chung lập danh mục tham khảo Tài liệu tham khảo tập hợp danh m c Đ dễ tìm kiếm nên xếp tài liệu theo ngôn ngữ ( iệt, nh, Ph p, Đức, Nga, Trung, Nhật , C c tài liệu b ng tiếng nước ngồi phải giữ ngun văn, khơng phiên âm, không dịch, k tài liệu b ng tiếng Trung Quốc, Nhật Tài liệu xếp theo thứ tự C họ t c giả (với t c giả nước tên t c giả (với t c giả iệt Nam T c giả c nhân: 65 T c giả nước ngoài: ghi Họ, Tên với t c giả thứ (vd: Anderson, Smith) Tên Họ với c c t c giả (vd: Richard Will) T c giả iệt Nam: ghi Họ Tên không c dấu phẩy (vd: guyễn ăn An)cho tất t c giả T c giả tập th (nếu tài liệu không c t c giả c nhân : d : t c giả ng h ng xếp vào phần T, ộ Giáo d v o tạo xếp vào phần B Nếu t chức c tên viết tắt thông d ng, c th dùng từ viết tắt d :ILO (International Labor Organisation) Tài liệu khơng c t c giả xếp theo vần chữ c i nhan đề tài liệu (với tài liệu tiếng nước ngồi loại b c c mạo từ đầu nhan đề the, an, a, des, un, une, … Nếu thông tin tài liệu dài dịng nên trình bày cho từ dòng thứ hai lùi vào so với dòng thứ cm đ phần tài liệu tham khảo rõ ràng dễ theo dõi Luôn tuân thủ c c quy định hình thức dấu chấm câu, chữ in nghiêng (đối với tên s ch, tên tạp ch , ngoặc k p (đối với tên tạp ch , hội thảo, luận văn … đ đảm bảo t nh thống danh m c 3.2 Lập tr nh đề mô Sơ thuật Toán Sơ đồ thuật toán khai phá luật kết hợp nhị phân trình bày chương hai (dạng giả mã Tuy nhiên đ chuy n sang ngơn ngữ lập trình bậc cao kh khăn n liên quan đến Đại số đai cương, logic to n học Đặc biệt đ xử lý hàm thuật toán chương như: SaveLargeSet({di}, VSB,1) ; SaveDescriptorVector(vB({di}, VSB,1)) ; SaveLargeSet(T, LB,k) ; SaveDescriptorVector(vB(T), VSB,k)) ; 66 SaveRule(X=>Y, RB, ; // ghi luật X=>Y vào RB, SaveRule(Y=>X, RB, ; // ghi luật Y=>X vào RB, Là điều nan giải người lập trình Tuy nhiên tác giả thực thông qua việc nắm vững kiến thức CSDL phép toán ma trận, logic toán học t ch c c v c tơ (theo định nghĩa nh m ph c v cho khai phá luật kết hợp nhị phân) 3.2.2 Các giao di n kết c ươ g Giao diện chương trình (Hình 3.1) Hình 3.1 Giao diện Các giao diện với số liệu Demo nhập từ bàn phím (Hình 3.2) 67 Hình 3.2 Giao diện với số liệu Demo nhập t bàn phím Các Giao diện nhập số m c liệu liệu dạng nhị phân (Hình 3.3) Hình 3.3 Các giao diện nhập số mục liệu liệu dạng nhị phân M t số liệu dùng cho chạy CT thử nghiệm Dữ liệu vào chương trình thử nghiệm data item transaction 68 MucDL(1) = "Math": MucDL(2) = "Physical": MucDL(3) = "Chemistry": MucDL(4) = "History": MucDL(5) = "Biology": MucDL(6) = "Gyometry" D(1, 1) = 1: D(1, 2) = 0: D(1, 3) = 1: D(1, 4) = 1: D(1, 5) = 0: D(1, 6) = D(2, 1) = 0: D(2, 2) = 1: D(2, 3) = 1: D(2, 4) = 0: D(2, 5) = 1: D(2, 6) = D(3, 1) = 1: D(3, 2) = 1: D(3, 3) = 1: D(3, 4) = 0: D(3, 5) = 1: D(3, 6) = D(4, 1) = 0: D(4, 2) = 1: D(4, 3) = 0: D(4, 4) = 0: D(4, 5) = 1: D(4, 6) = D(5, 1) = 0: D(5, 2) = 1: D(5, 3) = 0: D(5, 4) = 0: D(5, 5) = 1: D(5, 6) = D(6, 1) = 0: D(5, 2) = 1: D(6, 3) = 0: D(6, 4) = 0: D(6, 5) = 1: D(6, 6) = Giao diện kết chương trình thử nghiệm data item transaction Hình 3.4 Giao diện kết c a data item transaction Dữ liệu vào chương trình thử nghiệm data item transaction MucDL(1) = "Math", MucDL(2) = "Physical", MucDL(3) = "Chemistry", MucDL(4) = "History", MucDL(5) = "Biology" 69 D(1, 1) = 1, D(1, 2) = 0, D(1, 3) = 1, D(1, 4) = 1, D(1, 5) = D(2, 1) = 0, D(2, 2) = 1, D(2, 3) = 1, D(2, 4) = 0, D(2, 5) = D(3, 1) = 1, D(3, 2) = 1, D(3, 3) = 1, D(3, 4) = 0, D(3, 5) = D(4, 1) = 0, D(4, 2) = 1, D(4, 3) = 0, D(4, 4) = 0, D(4, 5) = D(5, 1) = 0, D(5, 2) = 1, D(5, 3) = 0, D(5, 4) = 0, D(5, 5) = D(6, 1) = 0, D(5, 2) = 1, D(6, 3) = 0, D(6, 4) = 0, D(6, 5) = Giao diện kết chương trình thử nghiệm data item transaction Hình 3.5 Giao diện kết c a data item transaction Dữ liệu vào chương trình thử nghiệm data item transaction MucDL(1) = "Math", MucDL(2) = "Physical", MucDL(3) = "Chemistry", MucDL(4) = "History", MucDL(5) = "Biology" D(1, 1) = 1, D(1, 2) = 0, D(1, 3) = 1, D(1, 4) = 1, D(1, 5) = D(2, 1) = 0, D(2, 2) = 1, D(2, 3) = 1, D(2, 4) = 0, D(2, 5) = D(3, 1) = 1, D(3, 2) = 1, D(3, 3) = 1, D(3, 4) = 0, D(3, 5) = 70 D(4, 1) = 0, D(4, 2) = 1, D(4, 3) = 0, D(4, 4) = 0, D(4, 5) = Giao diện kết chương trình thử nghiệm data item transaction Hình 3.6 Giao diện kết c a data item transaction Giao diện kết chương trình thử nghiệm data item transaction 71 Hình 3.7 Giao diện kết c a data item transaction Giao diện kết data items transactions (H.3.5) Hình 3.8 Giao diện kết c a data items transactions 3.3 Kết luậ c ươ g 72 Trong chương luận văn tới trình bày c c phương ph p bố tr c c tài liệu c c thư viện, cửa hàng s ch Đây sở khoa học thực tiễn cho việc ph t tri n chương trình luận văn Giới thiệu lập trình emo, trình bày sơ đồ thuật to n, chương luận văn đưa số liệu cho c c kết thử nghiệm kết chương trình Tiếp t c ph t tri n chương trình thử nghiệm, đ chương trình hồn thiện vào sử d ng 73 Kết Luận Và Hƣớng Phát Tri n Sau thời gian thực luận văn, với cố gắng thân, giúp đỡ thầy hướng dẫn, thầy cô giảng dạy c c đồng nghiệp bạn bè, luận văn hoàn thành theo nhiệm v thời hạn Trong thời gian làm luận văn, luận văn hoàn thành số kết quả: - Tìm hi u khai phá liệu luật kết hợp - Tìm hi u hai thuật toán tiêu bi u đ khai phá liệu Apriori Apriori TID - Tìm hi u đưa chi tiết toán khai phá luật kết hợp nhị phân - Cài đặt chương trình emo khai ph luật kết hợp nhị phân ứng d ng vào xếp tài liệu ph c v đọc giả Vì thời gian nghiên cứu thuật tốn vấn đề liên quan thời gian ngắn nên không th tránh kh i thiếu s t Hướng phát tri n luận văn là: - Trên sở nghiên cứu trình bày luận văn, tiếp t c nghiên cứu sâu nữa, tìm giải pháp khắc ph c c c nhược m thuật tốn có Phát tri n ứng d ng thực tế ù c nhiều cố gắng chắn r ng kết nghiên cứu phần cài đặt không tránh kh i thiếu sót hạn chế, hy vọng r ng thời gian tới vấn đề nghiên cứu sâu hơn, cải tiến Em mong nhận ý kiến đ ng g p thầy bạn đ luận văn hồn thiện 74 Tài Liệu Tham Khảo [1] Lê Huy Thập, Giáo trình kỹ thuật lập trình, Tập 1, NXB Khoa học tự nhiên công nghệ, 10/2008 [2] Lê Huy Thập, Cơ sở lý thuyết song song, NXB Thông tin Truyền thông, tái lần 1, 2011 [3] Lê Huy Thập, Toán rời rạc, Tập 1, Bài giảng Học viện công nghệ ưu ch nh viễn thông, 2009 [4] Lê Huy Thập, Hệ chuyên gia, Bài giảng cho lớp đại học ĐH sư phạm Hà Nội 2, 2006 [5] Lê Huy Thập, Khai Phá Dữ Liệu, Bài giảng cho lớp cao học ĐH sư phạm Hà Nội 2, 2012 [6] Lê Huy Thập, Hệ chuyên gia, Bài giảng cho lớp cao học ĐH sư phạm Hà Nội 2, 2012 [7] Lê Huy Thập, Hê hỗ trợ định, Bài giảng Học viện công nghệ ưu ch nh viễn thông, 2006 [8] R.Agrawal and R.Srikant (1998 , ―Mining quantitative association rules in large relationals tables‖ [9] R.Agrawal, R.Srikant (1994), ―Fast Algorithms for Mining Association Rules‖, In Proc of the 20th International Conference on Very Large Databases, Santiago, Chile [10] Rakesh Agrawal, John Shafer (1996), ―Parallel mining of association rules: Design, implementation and experience‖, Research Report RJ 10004, IBM Almaden Research Center, San Jose, California [11] D.L.Olson, Yanhong Li (2007), ―Mining Fuzzy Weighted Association Rules‖, Proceedings of the 40th Hawaii International Conference on System Sciences [12] Gyenesei A (2000), ―Mining weighted association rules for fuzzy 75 quantitative items‖, TUCS Technical Report No 346 [13] D.B.Skilicorn (1999), ―Strategies for Parallel Data Mining‖, External Technical Report [14] Jiawei Han and Micheline Kamber (2006), Data Mining: Concepts and Techniques, University of Illinois, Morgan Kaufmann [15] R grawal, T.Imielinski, and Swami (1993 , ―Mining association rules between sets of items in large databases,‖ in Proc Of the 1993 ACM SIGMOD Conference [16] R grawal, R.Srikant (1994 , ―Fast Algorithms for Mining Association ... ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI VŨ VĂN TUẤN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP NHỊ PHÂN, ỨNG DỤNG SẮP XẾP CÁC LOẠI TÀI LIỆU PHỤC VỤ ĐỌC GIẢ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY... chỗ xếp tài liệu đ hợp lý vấn đề cần nghiên cứu Điều cần đến hỗ trợ hệ chuyên gia khai phá liệu, đặc biệt luật kết hợp nhị phân Xuất phát từ l đ , em định lựa chọn đề tài: ? ?Khai phá luật kết hợp. .. phá luật kết hợp nhị phân, ứng d ng xếp loại tài liệu ph c v đọc giả? ?? cho đề tài luận văn thạc sĩ Mục đích nghiên cứu (Các kết cần đạt đƣợc) Nghiên cứu t ng quan khai phá luật nhị phân thuật toán

Ngày đăng: 06/05/2019, 14:26

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1]. Lê Huy Thập, Giáo trình kỹ thuật lập trình, Tập 1, NXB Khoa học tự nhiên và công nghệ, 10/2008 Khác
[2]. Lê Huy Thập, Cơ sở lý thuyết song song, NXB Thông tin và Truyền thông, tái bản lần 1, 2011 Khác
[3]. Lê Huy Thập, Toán rời rạc, Tập 1, Bài giảng tại Học viện công nghệ ưu ch nh viễn thông, 2009 Khác
[4]. Lê Huy Thập, Hệ chuyên gia, Bài giảng cho các lớp đại học tại ĐH sư phạm Hà Nội 2, 2006 Khác
[5]. Lê Huy Thập, Khai Phá Dữ Liệu, Bài giảng cho các lớp cao học tại ĐH sư phạm Hà Nội 2, 2012 Khác
[6]. Lê Huy Thập, Hệ chuyên gia, Bài giảng cho các lớp cao học tại ĐH sư phạm Hà Nội 2, 2012 Khác
[7]. Lê Huy Thập, Hê hỗ trợ ra quyết định, Bài giảng tại Học viện công nghệ ưu ch nh viễn thông, 2006 Khác
[8]. R.Agrawal and R.Srikant (1998 , ―Mining quantitative association rules in large relationals tables‖ Khác
[9]. R.Agrawal, R.Srikant (1994), ―Fast Algorithms for Mining Association Rules‖, In Proc. of the 20th International Conference on Very Large Databases, Santiago, Chile Khác
[10]. Rakesh Agrawal, John Shafer (1996), ―Parallel mining of association rules: Design, implementation and experience‖, Research Report RJ 10004, IBM Almaden Research Center, San Jose, California Khác
[11]. D.L.Olson, Yanhong Li (2007), ―Mining Fuzzy Weighted Association Rules‖, Proceedings of the 40th Hawaii International Conference on System Sciences Khác
[12]. Gyenesei A (2000), ―Mining weighted association rules for fuzzy Khác
[13]. D.B.Skilicorn (1999), ―Strategies for Parallel Data Mining‖, External Technical Report Khác
[14]. Jiawei Han and Micheline Kamber (2006), Data Mining: Concepts and Techniques, University of Illinois, Morgan Kaufmann Khác
[15]. R. grawal, T.Imielinski, and .Swami (1993 , ―Mining association rules between sets of items in large databases,‖ in Proc. Of the 1993 ACM SIGMOD Conference Khác
[16]. R. grawal, R.Srikant (1994 , ―Fast Algorithms for Mining Association Khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w