Nghiên cứu thử nghiệm kỹ thuật luật kết hợp và khai phá mẫu tuần tự trong xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thông minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - TẠ HUY VŨ NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM KỸ THUẬT LUẬT KẾT HỢP VÀ KHAI PHÁ MẪU TUẦN TỰ TRONG XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN TRỊ KHÁCH HÀNG THÔNG MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội - 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TẠ HUY VŨ NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM KỸ THUẬT LUẬT KẾT HỢP VÀ KHAI PHÁ MẪU TUẦN TỰ TRONG XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN TRỊ KHÁCH HÀNG THÔNG MINH Chuyên ngành : Công nghệ thông tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS HUỲNH QUYẾT THẮNG Hà Nội – 04/2016 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .6 MỤC LỤC BẢNG BIỂU, SƠ ĐỒ, HÌNH DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ MỞ ĐẦU .9 Lý chọn đề tài Mục tiêu đề tài .9 Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu 10 Phƣơng pháp nghiên cứu 10 Bố cục luận văn 10 CHƢƠNG HỆ THỐNG QUẢN TRỊ KHÁCH HÀNG THÔNG MINH .11 1.1 Tổng quan khách hàng sản phẩm ngân hàng .11 1.1.1 Đặc điểm ngân hàng thƣơng mại 11 1.1.2 Phân loại khách hàng ngành ngân hàng 14 1.1.3 Tầm quan trọng khách hàng ngân hàng .15 1.1.4 Các sản phẩm dịch vụ ngân hàng 15 1.2 Hệ thống quản trị khách hàng thông minh 16 1.2.1 Thực trạng quản trị khách hàng ngân hàng TMCP Công Thƣơng Việt Nam 16 1.2.2 Hệ thống quản trị khách hàng thơng ngân hàng 17 1.2.2.1 Dữ liệu sử dụng hệ thống 17 1.2.2.2 Lợi ích quản trị khách hàng thơng minh 18 KẾT CHƢƠNG I 19 CHƢƠNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP VÀ KHAI PHÁ MẪU TUẦN TỰ 20 2.1 Kỹ thuật khai phá luật kết hợp 20 2.1.1 Lý thuyết luật kết hợp 20 2.1.1.1 Các khái niệm 20 2.1.1.2 Một số tính chất 21 2.1.2 Kỹ thuật khai phá luật kết hợp với Apriori 23 2.1.2.1 Thuật toán Apriori 23 2.1.2.2 Ví dụ thuật toán Apriori .25 2.2 Kỹ thuật khai phá mẫu 27 2.2.1 Tổng quan khai phá mẫu 27 2.2.1.1 Các khái niệm 27 2.2.1.2 Khai phá luật 28 2.2.2 Kỹ thuật khai phá mẫu với GSP 29 2.2.2.1 Thuật toán GSP 29 2.2.2.2 Ví dụ thuật tốn GSP 32 KẾT CHƢƠNG II 36 CHƢƠNG THỬ NGHIỆM KỸ THUẬT KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP VÀ MẪU TUẦN TỰ TRONG HỆ THỐNG QUẢN TRỊ KHÁCH HÀNG THÔNG MINH CỦA NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM .37 3.1 Tổng quan khách hàng giao dịch khách hàng ngân hàng TMCP Công Thƣơng Việt Nam 37 3.2 Thử nghiệm áp dụng khai phá luật kết hợp 37 3.2.1 Phát biểu toán .37 3.2.2 Mô tả tập liệu 37 3.2.3 Áp dụng khai luật kết hợp với thuật toán Apriori .39 3.2.3.1 Cách thức xây dựng chƣơng trình thử nghiệm 39 3.2.3.2 Kết thử nghiệm 39 3.3 Thử nghiệm áp dụng khai phá mẫu 49 3.3.1 Phát biểu toán .49 3.3.2 Mô tả tập liệu 49 3.3.3 Áp dụng khai mẫu với thuật toán GSP 50 3.3.3.1 Cách thức xây dựng phần mềm thử nghiệm 50 3.3.3.2 Kết thử nghiệm 50 KẾT CHƢƠNG III 57 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 58 Kết luận 58 Kiến nghị 59 Hƣớng phát triển đề tài 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn "Nghiên cứu thử nghiệm kỹ thuật luật kết hợp khai phá mẫu xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thông minh" thân tự thực dƣới hƣớng dẫn PGS TS Huỳnh Quyết Thắng – Giảng viên Bộ môn Công nghệ phần mềm, Viện Công nghệ thông tin Truyền thông, Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội Các thông tin số liệu kết Luận văn có nguồn gốc rõ ràng, nội dung Luận văn chƣa đƣợc cơng bố cơng trình nghiên cứu nƣớc Hà Nội, ngày 20 tháng 04 năm 2016 Tác giả Luận văn Tạ Huy Vũ MỤC LỤC BẢNG BIỂU, SƠ ĐỒ, HÌNH Bảng 3.1: Mơ tả liệu sản phẩm dịch vụ ký hiệu .38 Bảng 3.2: Dữ liệu giao dịch sử dụng dịch vụ 38 Bảng 3.2: Tập liệu mô sau xếp theo khách hàng thời gian 50 Bảng 3.3: CSDL chuỗi 50 Hình 1.1: Sơ đồ dịch vụ đƣợc cung cấp ngân hàng 16 Hình 2.1: Giả mã thuật toán Apriori 24 Hình 2.2: Dữ liệu giao dịch ví dụ thuật tốn Apriori 25 Hình 2.3: Q trình thực thuật tốn Apriori 26 Hình 2.4: Kết thực thuật toán Apriori 26 Hình 2.5: Giả mã thuật toán GSP 31 Hình 2.6: Mơ bƣớc thuật tốn GSP 36 Hình 3.1: Kết thử nghiệm thuật toán Apriori .47 (min_supp = 40%, min_conf = 80%) 47 Hình 3.2: Kết thử nghiệm thuật tốn Apriori .48 (min_supp = 60%, min_conf = 90%) 48 Hình 3.3: Kết thử nghiệm thuật tốn GSP (min_sup = 50%) 55 Hình 3.4: Kết thử nghiệm thuật toán GSP (min_sup = 50%) 56 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ STT TỪ VIẾT TẮT GIẢI THÍCH VÀ THUẬT NGỮ TMCP Thƣơng mại cổ phần VietinBank Ngân hàng TMCP Công Thƣơng Việt Nam MIS Hệ thống quản lý thông tin ICMS Hệ thống quản trị khách hàng thông minh VCRM Cổng thông tin tín dụng quan hệ khách hàng Candidate Ứng viên CSDL Cơ sở liệu Element Thành phần dãy Frequent item Phần tử thƣờng xuyên 10 Item Phần tử 11 Itemset Tập hợp phần tử (item) xảy lúc 12 Large sequence Dãy phổ biến 13 Maximal sequence Dãy tối đa, dãy phổ biến 14 Projected database CSDL quy chiếu 15 Sequence Dãy 16 Support Độ hỗ trợ 17 Supsequence Dãy 18 Min_supp Độ hỗ trợ tối thiểu 19 Min_conf Độ tin cậy tối thiểu 20 SPMF Sequential pattern mining framework MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Thực tế giao dịch khách hàng quầy đến ngân hàng cho thấy khách hàng không sử dụng dịch vụ lần giao dịch mà cịn sử dụng thêm dịch vụ khác nhằm đáp ứng nhu cầu khác với dự định ban đầu Ví dụ khách hàng đến ngân hàng với mục đích ban đầu mở tài khoản, nhiên với tƣ vấn dịch vụ liên quan khác nhƣ tin nhắn biến động số dƣ, trích nợ tự động … khách hàng nhận thấy đƣợc lợi ích định sử dụng thêm dịch vụ Điều nói lên rằng, cịn có kết hợp khác dịch vụ khách hàng sử dụng mà phía ngân hàng dự đoán đƣợc Các liệu giao dịch nhật ký sử dụng dịch vụ khách hàng đƣợc lƣu trữ nhƣng việc trích xuất liệu phân tích đƣợc thực cách thủ công, dẫn đến nhiều thời gian việc đƣa điều chỉnh nhƣ sách kịp thời để nâng cao chất lƣợng dịch vụ Từ thực tiễn nhƣ với kỳ vọng nhà quản lý việc phát triển khách hàng nảy sinh nhu cầu cần có giải pháp thông minh nhằm tự động đƣa phân tích đánh giá, nhƣ dự báo, xu hƣớng khách hàng từ tập liệu giao dịch khách hàng, qua giúp nhà quản lý có sở lập kế hoạch, chiến lƣợc phát triển sản phẩm dịch vụ chăm sóc khách hàng Xuất phát từ lý đó, tơi định lựa chọn đề tài: ”Nghiên cứu thử nghiệm kỹ thuật luật kết hợp khai phá mẫu xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thông minh” nhằm đề xuất giải pháp giải vấn đề Mục tiêu đề tài - Nghiên cứu kỹ thuật khai phá luật kết hợp khai phá mẫu tập liệu giao dịch khách hàng - Thử nghiệm áp dụng hai kỹ thuật nghiên cứu áp dụng xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thông minh - Cung cấp giải pháp dựa kỹ thuật công nghệ thông tin ứng dụng ngân hàng, cụ thể ngân hàng TMCP Công Thƣơng Việt Nam giúp đƣa dự báo, xu hƣớng sử dụng sản phẩm khách hàng Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu Đề tài nghiên cứu kỹ thuật khai phá luật kết hợp khai phá mẫu áp dụng cho hệ thống quản trị khách hàng thông minh với đầu vào tập liệu giao dịch khách hàng, lấy số liệu mô từ ngân hàng TMCP Công Thƣơng Việt Nam năm 2015 Phƣơng pháp nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu tài liệu: Nghiên cứu tài liệu liên quan đến kỹ thuật khai phá luật kết hợp khai phá mẫu từ lý thuyết đến ví dụ, qua lựa chọn thuật tốn áp dụng cho kỹ thuật Phƣơng pháp thử nghiệm: Mô tả tập liệu ví dụ giao dịch khách hàng Áp dụng thử hai kỹ thuật với thuật tốn tƣơng ứng tập liệu mẫu, qua rút đánh giá, kết luận Bố cục luận văn Luận văn đƣợc chia làm 03 chƣơng, nội dung nhƣ sau: Mở đầu Chƣơng I: Hệ thống quản trị khách hàng thông minh Chƣơng II: Kỹ thuật khai phá luật kết hợp khai phá mẫu Chƣơng III: Thử nghiệm kỹ thuật khai phá luật kết hợp mẫu hệ thống quản trị khách hàng thông minh ngân hàng TMCP Công thƣơng Việt Nam Kết luận kiến nghị 10 Hình 3.1: Kết thử nghiệm thuật toán Apriori (min_supp = 40%, min_conf = 80%) + Với min_supp = 60% min_conf = 90% 47 Hình 3.2: Kết thử nghiệm thuật tốn Apriori (min_supp = 60%, min_conf = 90%) Ở ta thấy với độ hỗ trợ tối thiểu 60% độ tin cậy tối thiểu 90% thu đƣợc luật D => G F => G tƣơng ứng với GỬI TIẾT KIỆM => CHUYỂN TIỀN MỞ TÀI KHOẢN => CHUYỂN TIỀN luật có độ tin cậy 90% phù hợp với thực tế giao dịch * Kết luận: Qua kết nhƣ thao tác tập liệu giao dịch khách hàng, ta thấy thuật tốn hoàn toàn khả thi tập liệu giao dịch lớn hơn, tùy theo giá trị độ hỗ trợ độ tin cậy đƣợc chọn, ta thu đƣợc kết có lợi cho việc xây dựng chiến lƣợc phát triển sản phẩm, dịch vụ ngân hàng tăng cƣờng công tác bán chéo sản phẩm 48 3.3 Thử nghiệm áp dụng khai phá mẫu 3.3.1 Phát biểu tốn Ngân hàng có nhiều sản phẩm, dịch vụ với sản phẩm, dịch vụ, khách hàng sử dụng theo tần suất khác nhau, vấn đề đặt cần tìm đƣợc chuỗi sản phẩm đƣợc khách hàng sử dụng nhiều để từ đƣa chiến lƣợc phát triển bảo trì sản phẩm phù hợp, tìm đƣợc sản phảm dịch vụ cần tập trung nâng cao chất lƣợng đƣa chiến lƣợc khuyến mãi, tiếp thị phù hợp Cụ thể tốn tìm chuỗi sản phầm mà có từ 50% khách hàng trở lên sử dụng 3.3.2 Mô tả tập liệu Dựa vào sở liệu giao dịch khách hàng, ta mô tập liệu sử dụng sản phẩm, dịch vụ khách hàng theo thời gian nhƣ sau: - Tập sản phẩm, dịch vụ mà khách hàng sử dụng giao dịch đƣợc mô tả ký hiệu nhƣ bảng sau: Sản phẩm, dịch vụ Ký hiệu (Mã sản phẩm, dịch vụ) Đăng ký Internet Banking A In kê B Thanh tốn hóa đơn C Gửi tiết kiệm D Đăng ký SMS Banking E Mở Tài khoản F Chuyển tiền G Bảo hiểm H - Tập liệu sau đƣợc xếp theo khách hàng theo thời gian nhƣ sau: Mã khách hàng Mã sản phẩm, dịch vụ Ngày sử dụng 10 A, D 10 49 10 A, B, C 15 10 A, B,F 20 10 A,C,D,F 25 20 A, B,F 15 20 E 20 30 A,B, F 10 40 D,G,H 10 40 B,F 20 40 A,G,H 25 Bảng 3.2: Tập liệu mô sau xếp theo khách hàng thời gian - Từ CSDL ta có CSDL chuỗi nhƣ sau: SEQ_ID Chuỗi Bảng 3.3: CSDL chuỗi 3.3.3 Áp dụng khai mẫu với thuật toán GSP 3.3.3.1 Cách thức xây dựng phần mềm thử nghiệm Chƣơng trình thử nghiệm sử dụng framework SPMF[6] Đây framework đƣợc tích hợp nhiều thuật tốn để phục vụ khai phá mẫu có thuật tốn GSP Chƣơng trình sử dụng đầu vào sở liệu chuỗi giao dịch theo quy ƣớc, giá trị độ hỗ trợ tối thiểu đầu kết chuỗi giao dịch phổ biến thỏa mãn điều kiện Với chƣơng trình thử nghiệm phần xử lý giải thuật đƣợc tích hợp vào hệ thống quản trị khách hàng thông minh 3.3.3.2 Kết thử nghiệm Ta sử dụng độ hỗ trợ tối thiểu có giá minsupp >= 50% để thực tốn Thực bƣớc theo GSP để ví dụ tập liệu mô 50 Độ hỗ trợ tối thiểu min_supp = 50% * Các ứng viên C1: ,,,,,,, Duyệt CSDL để tính độ phổ biến ứng viên tìm F1: Ứng viên Độ hỗ trợ 4 1 Sau loại ứng viên ,,, có độ hỗ trợ < min_supp => F1 = ,,, * Tạo ứng viên C2 phép kết - Các chuỗi có chiều dài = có phần tử - Các chuỗi có chiều dài có phần tử nhƣ sau: 51 Nhƣ ta có tổng cộng 22 chuỗi ứng viên có chiều dài - Xác định tập chuỗi phổ biến F2: Duyệt CSDL xác định độ phổ biến chuỗi ứng viên chiều dài = Có ứng viên có độ phổ biến ≥ minsupp (50%) => Tập chuỗi phổ biến F2 gồm có chuỗi supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = supp = Sau loại bỏ ứng viên có độ hỗ trợ < min_supp => F2 = ,,,,,,, 52 * Tạo ứng viên C3 phép kết - Dùng phép kết F2 F2 theo nguyên tắc kết chuỗi nêu ta có ứng viên nhƣ sau: C3 = ,, ,,, ,,,,,, - Cắt bỏ ứng viên sử dụng tính chất Apriori Ứng viên Độ hỗ trợ Sau loại ứng viên có độ hỗ trợ < minsupp => F3 = , , , * Tạo ứng viên C4 phép kết - Dùng phép kết F3 F3 theo nguyên tắc kết chuỗi nêu ta có ứng viên nhƣ sau: 53 => C4 = , - Cắt bỏ ứng viên sử dụng tính chất Apriori Ứng viên Độ hỗ trợ Sau loại ứng viên có độ hỗ trợ < minsupp => F4 = (với supp = 2) => Nhƣ ta tìm đƣợc chuỗi sản phẩm, dịch vụ có có từ 50% khách hàng trở lên sử dụng tƣơng ứng với với độ hỗ trợ = * Một số hình ảnh sử dụng chương trình thực nghiệm với: - Đầu vào: + CSDL chuỗi giao dịch đƣợc lƣu file text có dạng: A B -1 A B C -1 A B F -1 A C D F -1 -2 A B F -1 E -1 -2 A B F -1 -2 D G H -1 B F -1 A G H -1 -2 Với: A, B, C,…: Kí hiệu sản phẩm dịch vụ -1: Ký hiệu kết thức tập mục -2: Ký hiệu kết thức chuỗi + Độ hỗ trợ tối thiểu min_supp - Đầu ra: Danh sách chuỗi phổ biến thỏa mãn độ hỗ trợ tối thiểu - Kết quả: + Với min_supp = 50% 54 Hình 3.3: Kết thử nghiệm thuật toán GSP (min_sup = 50%) 55 + Với min_supp = 80% Hình 3.4: Kết thử nghiệm thuật toán GSP (min_sup = 50%) 56 Ở ta thấy với độ hỗ trợ tối thiểu 80%, ta thu đƣợc chuỗi phổ biến nhƣ ví dụ tƣơng ứng với sản phẩm, dịch vụ đƣợc khách hàng sử dụng nhiều * Kết luận: Các kết cho thấy thuật toán khai phá mẫu tập liệu giao dịch khách hàng hoàn toàn khả thi Từ kết đó, nhà quản lý chuyên viên ngân hàng đƣa đƣợc chiến lƣợc, mức độ ƣu tiên phù hợp việc phát triển sản phẩm dịch vụ ngân hàng KẾT CHƢƠNG III Trong chƣơng ba luận văn học viên trình bày việc thử nghiệm kỹ thuật đƣợc đề cập chƣơng hai tập liệu mô đóng góp cá nhân việc xây dựng chƣơng trình thực nghiệm dựa mã nguồn tham khảo: - Áp dụng kỹ thuật khai phá luật kết hợp với thuật toán Apriori - Áp dụng kỹ thuật khai phá mẫu với thuật toán GSP - Chạy chƣơng trình thực nghiệm xây dựng với tập liệu mô lớn thể kết từ chƣơng trình 57 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Luận văn tốt nghiệp tác giả với đề tài: “Nghiên cứu thử nghiệm kỹ thuật luật kết hợp khai phá mẫu xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thông minh” hoàn thành Đề tài giải đƣợc vấn đề sau: - Trình bày sở lý thuyết bao gồm: Các kỹ thuật khai phá luật kết hợp khai phá mẫu với thuật toán tƣơng ứng nhƣ Apriori, GSP,… - Áp dụng kỹ thuật nghiên cứu tập liệu nhỏ giao dịch khách hàng ngân hàng, đƣa kết thu đƣợc phù hợp với thực tế giao dịch khách hàng ngân hàng Điều làm tăng tính khả thi việc áp dụng hai kỹ thuật xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thông minh - Giảm thiểu việc thống kê phân tích, đánh giá liệu giao dịch khách hàng cách thủ cơng, thay vào đó, đề xuất giải pháp nhằm phân tích liệu cách tự động - Đề xuất với ngân hàng giải pháp thông minh nhằm cải thiện công tác quản lý, xây dựng chiến lƣợc liên quan đến khách hàng sản phẩm dịch vụ ngân hàng Các kết đạt đề tài: Đề tài tổng hợp đƣợc khái niệm tính chất kỹ thuật khai phá luật kết hợp khai phá mẫu Trên sở đó, áp dụng đƣa ví dụ minh họa để làm rõ thuật toán đƣợc áp dụng luận văn Apriori cho khai phá luật kết hợp GSP cho khai phá mẫu Tác giả đƣa bƣớc cụ thể để thực khai phá luật kết hợp khai phá mẫu tập liệu giao dịch mô khách hàng ngân hàng thực nghiệm chƣơng trình tham khảo Kết thực nghiệm cho thấy tính khả thi việc áp dụng kỹ thuật khai phá việc xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thơng minh 58 Những khó khăn hướng giải Những khó khăn gặp phải trình thực đề tài: - Việc sử dụng liệu giao dịch thật khách hàng ngân hàng gặp khó khăn sách bảo mật thơng tin ngân hàng - Việc tìm hiểu đặc điểm ngân hàng thƣơng mại, khách hàng ngân hàng gặp đơi chút khó khăn đặc thù cơng việc kỹ thuật có thời gian tiếp xúc Hướng giải quyết: - Sử dụng tập liệu mô giao dịch khách hàng ngân hàng để làm ví dụ làm liệu đầu vào cho chƣơng trình thử nghiệm Dữ liệu mơ đảm bảo tính tƣơng tự với liệu giao dịch thật khách hàng - Chủ động tìm hiểu nghiệp vụ ngân hàng thƣơng mại khách hàng ngân hàng thơng qua tài liệu, giáo trình tìm kiếm đƣợc, tham khảo thông tin số cán nghiệp vụ ngân hàng Kiến nghị - Để đề tài triển khai đƣợc ngân hàng cần hỗ trợ phối hợp chặt chẽ phận liên quan, từ nghiệp vụ đến kỹ thuật việc cung cấp thông tin, tập hợp liệu giao dịch xây dựng chƣơng trình - Việc tổ chức lƣu trữ thông tin, liệu giao dịch khách hàng cần đƣợc điều chỉnh để phù hợp với yêu cầu giải pháp - Các liệu giao dịch khách hàng danh mục sản phẩm dịch vụ ngân hàng cần đƣợc cập nhật thƣờng xuyên theo phát triển thực tế - Đề tài cần tiếp tục với việc hoàn thiện chƣơng trình thử nghiệm chạy thử nghiệm tập liệu chi nhánh ngân hàng cụ thể để đƣa đánh giá sâu sắc áp dụng giải pháp - Mở rộng phạm vi đề tài để áp dụng thử nghiệm giải pháp cho ngân hàng thƣơng mại khác 59 Hƣớng phát triển đề tài Do điều kiện cá nhân hạn chế, nên việc "nghiên cứu thử nghiệm kỹ thuật luật kết hợp khai phá mẫu xây dựng hệ thống quản trị khách hàng thông minh " khuôn khổ luận văn dừng lại nghiên cứu thử nghiệm ban đầu Vì vậy, nghiên cứu vấn đề tập trung triển khai theo hƣớng nhƣ sau: - Áp dụng kỹ thuật tập liệu giao dịch thật khách hàng ngân hàng - Nghiên cứu thêm thuật toán cải tiến thuật toán nhằm tăng hiệu xử lý hệ thống đáp ứng chạy với liệu lớn - Nghiên cứu việc tích hợp cấu phần giải thuật với hệ thống quản trị khách hàng thơng minh để có đƣợc hệ thống hoàn chỉnh 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lê Trung Thành (2002), Giáo trình nghiệp vụ ngân hàng thương mại, trƣờng đại học Đà Lạt [2] Florent Masseglia, Maguelonne Teisseire, Pascal Poncelet, “Sequential pattern mining A survey on issues and approaches” [3] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining - Chapter 6: Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms [4] Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant, “Mining sequential patterns: generalizations and performance improvements” [5] Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant (1995), “Mining Sequential Patterns” [6] Sequential pattern mining framework (SPMF) source http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/index.php [7] Apriori Source code, https://github.com/Omar-Salem/Apriori-Algorithm 61 code, ... VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TẠ HUY VŨ NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM KỸ THUẬT LUẬT KẾT HỢP VÀ KHAI PHÁ MẪU TUẦN TỰ TRONG XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN TRỊ KHÁCH HÀNG THÔNG MINH. .. luật kết hợp khai phá mẫu Chƣơng III: Thử nghiệm kỹ thuật khai phá luật kết hợp mẫu hệ thống quản trị khách hàng thông minh ngân hàng TMCP Công thƣơng Việt Nam Kết luận kiến nghị 10 CHƢƠNG HỆ THỐNG... phẩm khách hàng Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu Đề tài nghiên cứu kỹ thuật khai phá luật kết hợp khai phá mẫu áp dụng cho hệ thống quản trị khách hàng thông minh với đầu vào tập liệu giao dịch khách