1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian

82 11 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 82
Dung lượng 2,01 MB

Nội dung

Ngày đăng: 11/07/2021, 16:52

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Áp dụng giải thuật Apriori cho CSDL giao dịch D( Bảng 2.1) với - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
p dụng giải thuật Apriori cho CSDL giao dịch D( Bảng 2.1) với (Trang 24)
Bảng 2.4 Các mẫu phổ biến có 3 danh mục - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 2.4 Các mẫu phổ biến có 3 danh mục (Trang 26)
//Tăng biến count củ ap trong bảng header lên 1 H[p].count++; - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
ng biến count củ ap trong bảng header lên 1 H[p].count++; (Trang 29)
For each ai trong bảng header của Tree { - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
or each ai trong bảng header của Tree { (Trang 30)
Bảng 2.8 CSD LD sau khi sắp xếp theo thứ tự trong f-list - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 2.8 CSD LD sau khi sắp xếp theo thứ tự trong f-list (Trang 31)
FP-growth ta được tập mẫu phổ biến như bảng dưới. - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
growth ta được tập mẫu phổ biến như bảng dưới (Trang 32)
Bảng 2.9 Kết quả tập mẫu phổ biến thỏa ngưỡng minsup=2 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 2.9 Kết quả tập mẫu phổ biến thỏa ngưỡng minsup=2 (Trang 32)
Hình 2.5 Cây IT-Tree với lớp tương đương ở mứ c3 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 2.5 Cây IT-Tree với lớp tương đương ở mứ c3 (Trang 37)
Hình 2.6 Cây IT-Tree với lớp tương đương ở mứ c4 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 2.6 Cây IT-Tree với lớp tương đương ở mứ c4 (Trang 37)
Bảng 2.10 Cơ sở dữ liệu D1 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 2.10 Cơ sở dữ liệu D1 (Trang 39)
Quá trình khai thác các mẫu phổ biến có trọng số trong CSDL D1 (Bảng 2.10) - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
u á trình khai thác các mẫu phổ biến có trọng số trong CSDL D1 (Bảng 2.10) (Trang 44)
Hình 2.8: Khởi tạo lớp tương đương rỗng cho WIT-tree - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 2.8 Khởi tạo lớp tương đương rỗng cho WIT-tree (Trang 45)
FWI thỏa điều kiện minws. (Hình 2.11) - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
th ỏa điều kiện minws. (Hình 2.11) (Trang 46)
Hình 2.11 Cây WIT-tree hoàn chỉnh của CSDL D1 với minws=0.5 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 2.11 Cây WIT-tree hoàn chỉnh của CSDL D1 với minws=0.5 (Trang 47)
Bảng 2.19 Tập tất cả các mẫu có tính chu kỳ một phần từ thuật toán PPA - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 2.19 Tập tất cả các mẫu có tính chu kỳ một phần từ thuật toán PPA (Trang 55)
Bảng 3.1 Ví dụ về các Item trong khai thác mẫu có tính chu kỳ - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 3.1 Ví dụ về các Item trong khai thác mẫu có tính chu kỳ (Trang 59)
Hình 3.2 Mô tả một item của mẫu trong khai thác mẫu có tính chu kỳ - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 3.2 Mô tả một item của mẫu trong khai thác mẫu có tính chu kỳ (Trang 59)
Hình 3.3 Quy trình khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 3.3 Quy trình khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian (Trang 61)
Hình 3.4 Mô tả kiểu dữ liệu hướng thời gian - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 3.4 Mô tả kiểu dữ liệu hướng thời gian (Trang 62)
Bảng 3.2 Mô tả Time slot trong dữ liệu hướng thời gian. - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 3.2 Mô tả Time slot trong dữ liệu hướng thời gian (Trang 63)
Bảng 3.3 Mô tả Attribute trong dữ liệu hướng thời gian - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 3.3 Mô tả Attribute trong dữ liệu hướng thời gian (Trang 63)
Từ thuật toán trên, ta tiến hành khai thác với CSDL D1 (Bảng 2.10) và bảng trọng số của từng item trong (Bảng 2.11) với ngưỡng trọng số tối thiểu minws = 0.4 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
thu ật toán trên, ta tiến hành khai thác với CSDL D1 (Bảng 2.10) và bảng trọng số của từng item trong (Bảng 2.11) với ngưỡng trọng số tối thiểu minws = 0.4 (Trang 65)
Bảng 4.6 Thời gian và số lượng mẫu khai thác của các bộ dữ liệu 1, 3 ,5 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 4.6 Thời gian và số lượng mẫu khai thác của các bộ dữ liệu 1, 3 ,5 (Trang 75)
Hình 4.1 Biểu đồ thời gian khai thác của ba bộ dữ liệu 1, 3 ,5 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 4.1 Biểu đồ thời gian khai thác của ba bộ dữ liệu 1, 3 ,5 (Trang 76)
Bảng 4.7 Thời gian và số lương mẫu khai thác của bộ dữ liệu 2,4,6 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Bảng 4.7 Thời gian và số lương mẫu khai thác của bộ dữ liệu 2,4,6 (Trang 77)
Hình 4.4 Biểu đồ số lượng mẫu khai thác được của các bộ dữ liệu 2,4,6 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 4.4 Biểu đồ số lượng mẫu khai thác được của các bộ dữ liệu 2,4,6 (Trang 78)
Hình 4.3 Biểu đồ thời gian khai thác của các bộ dữ liệu 2,4,6 - Khai thác mẫu có tính chu kỳ xét đến trọng số từ dữ liệu hướng thời gian
Hình 4.3 Biểu đồ thời gian khai thác của các bộ dữ liệu 2,4,6 (Trang 78)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w