Khai phá dữ liệu dựa trên bảng quyết định nhờ lý thuyết tập thô

Khai phá liệu dựa bảng định nhờ lý thuyết tập thơ Hồng Thị Kim Oanh Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 01 04 Người hướng dẫn: GS.TS Vũ Đức Thi Năm bảo vệ: 2014 Keywords Hệ thống thông tin; Khai phá liệu; Bảng định; Cơ sở liệu Content Lý thuyết tập thô nhà logic học Balan Zdzislak Pawlak [17] đề xuất vào đầu năm 80 xem cách tiếp cận để phát tri thức tạo thành sở vững cho ứng dụng khai phá liệu Nó hữu ích việc giải toán phân lớp liệu, phát luật, … chứa liệu mơ hồ không chắn Các mối quan hệ mơ hình biểu diễn qua quan hệ không phân biệt được, cịn liệu biểu diễn thơng qua tập xấp xỉ xấp xỉ Mục tiêu rút gọn thuộc tính loại bỏ thuộc tính dư thừa để tìm thuộc tính cốt yếu cần thiết sở liệu Với bảng định, rút gọn thuộc tính tìm tập nhỏ tập thuộc tính điều kiện bảo tồn thơng tin phân lớp bảng định Với lý trên, tập thô chứng tỏ lý thuyết hiệu lĩnh vực khai phá liệu Vì tơi chọn đề tài “Khai phá liệu dựa bảng định nhờ lý thuyết tập thô” Đối tượng nghiên cứu luận văn bảng định với kích thước trung bình kích thước lớn Phạm vi nghiên cứu luận văn tập trung vào toán rút gọn thuộc tính bước tiền xử lý số liệu trình khai phá liệu Phương pháp nghiên cứu luận văn nghiên cứu lý thuyết nghiên cứu thực nghiệm Về nghiên cứu lý thuyết: mệnh đề chứng minh chặt chẽ dựa vào kiến thức kết nghiên cứu công bố Về nghiên cứu thực nghiệm: luận văn thực cài đặt thuật toán, chạy thử nghiệm thuật toán với số liệu lấy từ kho liệu UCI References Tài liệu tiếng Việt [1] Hồng Thị Lan Giao (2007), “Khía cạnh đại số lôgic phát luật theo tiếp cận tập thô”, Luận án Tiến sĩ Tốn học, Viện Cơng Nghệ Thơng Tin [2] Nguyễn Đức Thuần (2010), “Phủ tập thô độ đo đánh giá hiệu tập luật định”, Luận án Tiến sĩ Tốn học, Viện Cơng Nghệ Thơng Tin Nguyễn Long Giang (2012), “Nghiên cứu số phương pháp khai phá liệu theo tiếp cận lý thuyết tập thơ”, Luận án Tiến sĩ Tốn học, Viện Cơng Nghệ Thông Tin [4] Nguyễn Long Giang, Vũ Đức Thi (2011), “Một phương pháp rút gọn thuộc tính bảng định dựa Entropy cải tiến”, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.27, S.2, tr 166-175 Tài liệu tiếng Anh [5] Andrzej Skowron and Rauszer C (1992), “The Discernibility Matrices and Functions in Information Systems”, Interlligent Decision Support, Handbook of Applications and Advances of the Rough Sets Theory, Kluwer, Dordrecht, pp 331362 [6] Ge H., Li L.S and Yang C.J (2009), “Improvement to Quick Attribution Reduction Algorithm”, Journal of Computers, Vol.30, No.2, pp 308-312 [7] Hu X.H and Cercone N (1995), “Learning in relational databases: a rough set approach”, International Journal of computational intelligence, pp 323-338 [8] Hu X.H., Lin T.Y and Han J.C (2004), “A new rough sets model based on database systems”, Fundamenta Informaticae, 59(1), pp 135-152 [9] Kryszkiewicz M (1998), “Rough set approach to incomplete information systems”, Information Science, Vol 112, pp 39-49 [10] Li J.H and Shi K.Q (2006), “A algorithm for attribute reduction based on knowledge granularity”, Computer Applications, Vol 26, No 6, pp 76-77 [11] Li X.H and Shi K.Q (2006), “A knowledge granulation-based algorithm for attribute reduction under incomplete information systems”, Computer Science, Vol 33, pp 169-171 [12] Liu Y., Xiong R and Chu J (2009), “Quick Attribute Reduction Algorithm with Hash”, Chinese Journal of Computers, Vol.32, No.8, pp 1493-1499 [13] Liang J.Y., Shi Z.Z., Li D.Y and Wierman M.J (2006), “The information entropy, rough entropy and knowledge granulation in incomplete information system”, International Journal of General Systems 35 (6), pp 641-654 [14] Lv Y.J and Li J.H (2007), “A Quick Algorithmfor Reduction of Attribute in Information Systems”, The First International Symposium on Data, Privacy, and ECommerce (ISDPE 2007), pp 98-100 [15] Miao D.Q and Hu G.R (1999), “A heuristic algorithm for knowledge reduction”, Computer Research and Development, Vol 36, No 6, pp 681-684 [16] Nguyen S Hoa, Nguyen H Son (1996), "Some Efficient Alogrithms for Rough Set Methods", Proceedings of the sixth International Conference on Information Processing Management of Uncertainty in Knowledge Based Systems, pp 1451 1456 [17] Pawlak Z (1991), Rough sets: Theoretical Aspects of Reasoning About Data, Kluwer Aca-demic Publishers [18] Pawlak Z (1998), “Rough set theory and its applications in data analysis”, Cybernetics and systems 29, pp 661-688 [19] Qian Y.H., Liang J.Y., Li D.Y., Zhang H.Y and Dang C.Y (2008), “Measures of Evaluating The Decision Performace of a Decision Table in Rough Set Theory”, Information Sciences, Vol.178, pp.181-202 [20] Wang C.R and OU F.F (2008), “An Attribute Reduction Algorithm in Rough Set [3] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] Theory Based on Information Entropy”, 2008 International Symposium on Computational Intelligence and Design, IEEE ISCID, pp 3-6 Wang G.Y (2001), “Algebra view and information view of rough sets theory”, In: Dasarathy BV,editor Data mining and knowledge discovery: Theory, tools, and technology III, Proceedings of SPIE, pp 200-207 Wang G.Y (2003), “Rough reduction in algebra view and information view”, International Journal of Intelligent System 18, pp 679-688 Wang G.Y., Yu H and Yang D.C (2002), “Decision table reduction based on conditional information entropy”, Journal of Computers, Vol 25 No 7, pp 759-766 Wang G.Y., Yu H., Yang D.C and Wu Z.F (2001), “Knowledge Reduction Based on Rough Set and Information Entropy”, Proc Of the World Multi-conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Orlando, Florida, pp 555-560 Wierman M.J (1999), “Measuring uncertainty in rough set theory”, International Journal of General Systems, pp 283-197 Xu J.C and Sun L (2009), “Research of Knowledge Reduction Based on New Conditional Entropy”, Rough Sets and Knowledge Technology, Lecture Notes in Computer Science, Volume 5589/2009, pp 144-151 Xu Z.Y., Yang B.R and Song W (2006), “Complete attribute reduction algorithm based on Simplified discernibility matrix”, Computer Engineering and Applications, Vol 42, No 26, pp 167-169 Xu Z.Y., Liu Z.P., Yang B.R and Song W (2006), “A quick attribute reduction   algorithm with complexity of Max O  C U  , O C U / C [29] [30] [31] [32]  ”, Journal of Computers, Vol.29, No.3, pp 391-399 Ye D.Y and Chen Z.J (2002), “A new discernibility matrix and computation of a core”, Acta Electronica Sinica, Vol 30, No 7, pp 1086-1088 Zadeh L.A (1997), “Towards a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic”, Fuzzy Sets and System, 90, pp 111127 Zhao M., Luo K and Qin Z (2008), “Algorithm for attribute reduction based on granular computing”, Computer Engineering and Applications, Vol 44, No 30, pp 157-159 The UCI machine learning repository, .. .định? ??, Luận án Tiến sĩ Tốn học, Viện Cơng Nghệ Thông Tin Nguyễn Long Giang (2012), “Nghiên cứu số phương pháp khai phá liệu theo tiếp cận lý thuyết tập thơ”, Luận án Tiến... Công Nghệ Thông Tin [4] Nguyễn Long Giang, Vũ Đức Thi (2011), “Một phương pháp rút gọn thuộc tính bảng định dựa Entropy cải tiến”, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.27, S.2, tr 166-175 Tài liệu tiếng