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

Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch

58 10 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 58
Dung lượng 1,55 MB

Nội dung

Ngày đăng: 11/07/2021, 16:53

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Agrawal, R., Srikant, R., 1994. Fast algorithms for mining association rules. In Proc. 1994 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’94), Santiago, Chile, 487-499 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fast algorithms for mining association rules. In Proc. 1994 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’94), Santiago, Chile
[2] Feng, L., Lu, H., Yu, J., Han, J., 1999. Mining inter-transaction association rules with templates, in: Proc. ACM CIKM Intl. Conf. Information and Knowledge Management 225–233 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Mining inter-transaction association rules with templates, in: Proc. ACM CIKM Intl. Conf. Information and Knowledge Management
[3] Feng, L., Dillon, T., Liu, J., 2001. Inter - transactional association rules for multi- dimensional contexts for prediction and their application to studying meteorological data. Data and Knowledge Engineering 37 85-115 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Inter - transactional association rules for multi-dimensional contexts for prediction and their application to studying meteorological data. Data and Knowledge Engineering
[4] Feng, L., Lu, H., Yu, J., Han, J., 2002. A template model for multidimensional inter- transactional association rules, VLDB journal 11 (2) 153–175 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A template model for multidimensional inter-transactional association rules, VLDB journal 11
[5] Huang, K., Y., Chang, C., H., Lin, K., Z., 2005. ClosePROWL : efficient mining of closed frequent continuities by projected window list technology, in: Proceedings of the 5 th SIAM International Conference on Data Mining, Newport Beach, CA, USA Sách, tạp chí
Tiêu đề: ClosePROWL : efficient mining of closed frequent continuities by projected window list technology, in: Proceedings of the 5"th
[6] Lee, A.J.T., Wang, C.S., 2007. An efficient algorithm for mining frequent inter- transaction patterns. Infomation Sciences 177 , 3453-3476 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An efficient algorithm for mining frequent inter-transaction patterns. Infomation Sciences
[7] Lee, A.J.T., Wang, C.S., Weng, W.Y., Chen, Y.A., Wu, H.W., 2008. An efficient algorithm for mining closed inter-transaction itemsets. Data and Knowledge Engineering 66 , 68-91 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An efficient algorithm for mining closed inter-transaction itemsets. Data and Knowledge Engineering
[8] Le, T., Vo, B., 2015. An N-list-based Algorithm for Mining Frequent Closed Patterns, Expert Systems with Applications, 6648-6657 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An N-list-based Algorithm for Mining Frequent Closed Patterns, Expert Systems with Applications
[9] Li, Q., Feng, L., Wong, A., 2005. From intra-transaction to generalized inter- transaction: landscaping multidimensional contexts in association rule mining.Information Sciences 172 (3-4), 361-395 Sách, tạp chí
Tiêu đề: From intra-transaction to generalized inter-transaction: landscaping multidimensional contexts in association rule mining. "Information Sciences
[10] Lu, H., Han, J., Feng, L., 1998. Stock movement prediction and n-dimensional inter-transaction association rules, in: Proc. Of the ACM SIGMOD Workshop on Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery, Seattle, Washington 12:1- 12:7 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Stock movement prediction and n-dimensional inter-transaction association rules, in: Proc. Of the ACM SIGMOD Workshop on Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery, Seattle, Washington
[11] Lu, H., Feng, L., Han, J., 2000. Beyond intra – transactional association analysis: mining multi – Dimensional inter – transaction association rules, ACM Transactions on Information Systems 18 (4) 423-454 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Beyond intra – transactional association analysis: "mining multi – Dimensional inter – transaction association rules, ACM Transactions on Information Systems
[13] Peng, W.C., Liao, Z.X., 2009. Mining sequential patterns across multiple sequence databases. Data and Knowledge Engineering 68 1014-1033 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Mining sequential patterns across multiple sequence databases. Data and Knowledge Engineering
[14] Tung, K., H., Lu, H., Han, J., Feng, L., 1999. Breaking the barrier of transaction: mining inter-transaction association rules, in: Proc. ACM SIGKDD Intl. Conf.Knowledge Discovery and Data Mining 297-301 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Breaking the barrier of transaction: "mining inter-transaction association rules, in: Proc. ACM SIGKDD Intl. Conf. "Knowledge Discovery and Data Mining
[15] Wang, C.S., Lee, A.J.T., 2009. Mining inter-sequence patterns. Expert Systems with Applicatins 36 8649-8658 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Mining inter-sequence patterns. Expert Systems with Applicatins
[17] Wang, C.S., Liu, Y.H., Chu, K.C., 2013. Closed inter-sequence pattern mining. The Journal of Systems and Software 1603-1612 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Closed inter-sequence pattern mining. "The Journal of Systems and Software
[19] Zaki, J., Hsiao, C., 2005. Efficient Algorithms for Mining Closed Itemsets and Their Lattice Structure, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 17 (4) 462-478 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Efficient Algorithms for Mining Closed Itemsets and Their Lattice Structure, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
[12] Pasquier, N., Bastide, Y., Taouil, R., Lakhal, L., 1999 Discovering frequent closed itemsets for association rules. In7th Intl. Conf. On Database Theory Khác
[16] Wang, C.S., Chu, K.C., 2011. Using a projection-base approach to mine frequent inter-transaction patterns. Expert Systems with Applications Khác
[18] Zaki, J., Hsiao, C., 1999. CHARM: An efficient algorithm for closed association rule mining. In Tech. Rep. 99-10, Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1 Quy trình khai thác dữ liệu. - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 1.1 Quy trình khai thác dữ liệu (Trang 16)
Bảng 2.3 Tất cả các itemset phổ biến thỏa độ hỗ trợ nhỏ nhấ t= 50% - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Bảng 2.3 Tất cả các itemset phổ biến thỏa độ hỗ trợ nhỏ nhấ t= 50% (Trang 19)
Bảng 2.4 Cơ sở dữ liệu mẫu - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Bảng 2.4 Cơ sở dữ liệu mẫu (Trang 20)
Hình 2.1: Kết nối Galois - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 2.1 Kết nối Galois (Trang 24)
Hình 2.5 Các thao tác trên tính chất 4 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 2.5 Các thao tác trên tính chất 4 (Trang 31)
Hình 2.8 Thủ tục DFS - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 2.8 Thủ tục DFS (Trang 34)
Bảng 2.5 Tập đóng các tập liên giao dịch được tìm thấy - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Bảng 2.5 Tập đóng các tập liên giao dịch được tìm thấy (Trang 37)
Hình 2.9 IT-tree của cơ sở dữ liệu biểu diễn tương ứng trong Ví dụ 2.2 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 2.9 IT-tree của cơ sở dữ liệu biểu diễn tương ứng trong Ví dụ 2.2 (Trang 37)
Bảng 3.1 So sánh độ dài trung bình giữa tidset và diffset trên các CSDL chuẩn - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Bảng 3.1 So sánh độ dài trung bình giữa tidset và diffset trên các CSDL chuẩn (Trang 40)
Hình 3.3 IT-tree sử dụng diffset của cơ sở dữ liệu biểu diễn tương ứng trong Ví - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 3.3 IT-tree sử dụng diffset của cơ sở dữ liệu biểu diễn tương ứng trong Ví (Trang 44)
Bảng 3.2 Tập đóng các tập liên giao dịch được tìm thấy - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Bảng 3.2 Tập đóng các tập liên giao dịch được tìm thấy (Trang 45)
Bảng 4.1 Các tính chất của các cơ sở dữ liệu thực nghiệm Cơ sở dữ liệu  Số lượng item  Số giao dịch  - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Bảng 4.1 Các tính chất của các cơ sở dữ liệu thực nghiệm Cơ sở dữ liệu Số lượng item Số giao dịch (Trang 47)
Hình 4.1 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CHESS với maxSpan =1 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.1 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CHESS với maxSpan =1 (Trang 48)
Hình 4.2 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CHESS với minSup=95% - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.2 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CHESS với minSup=95% (Trang 48)
Hình 4.3 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, ACCIDENT với maxSpan =1 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.3 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, ACCIDENT với maxSpan =1 (Trang 49)
Hình 4.4 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, ACCIDENT với minSup=95% - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.4 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, ACCIDENT với minSup=95% (Trang 49)
Hình 4.6 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CONNECT với minSup=95% - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.6 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CONNECT với minSup=95% (Trang 50)
Hình 4.5 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CONNECT với maxSpan =1 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.5 Biểu đồ so sánh thời gian khai thác, CONNECT với maxSpan =1 (Trang 50)
Hình 4.8 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CHESS với minSup=95% - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.8 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CHESS với minSup=95% (Trang 51)
Hình 4.7 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CHESS với maxSpan =1 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.7 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CHESS với maxSpan =1 (Trang 51)
Hình 4.9 So sánh về bộ nhớ sử dụng, ACCIDENT với maxSpan =1 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.9 So sánh về bộ nhớ sử dụng, ACCIDENT với maxSpan =1 (Trang 52)
Hình 4.10 So sánh về bộ nhớ sử dụng, ACCIDENT với minSup=95% - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.10 So sánh về bộ nhớ sử dụng, ACCIDENT với minSup=95% (Trang 52)
Hình 4.12 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CONNECT với minSup=95% - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.12 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CONNECT với minSup=95% (Trang 53)
Hình 4.11 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CONNECT với maxSpan =1 - Khai thác tập phổ biến đóng liên giao dịch
Hình 4.11 So sánh về bộ nhớ sử dụng, CONNECT với maxSpan =1 (Trang 53)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w