1 1 quá trình khai phá dữ liệu

... việc khai phá dữ liệu?  Khai phá dữ liệu là gì?  Khai phá dữ liệu có lợi ích gì?  Quá trình phát triển của khai phá dữ liệu DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.Động cơ của việc khai phá dữ liệu ... KHAI PHÁ DỮ LIỆU Cơ sở dữ liệu Làm sạch dữ liệu Kho dữ liệu Dữ liệu thích hợp Khai phá dữ liệu Đánh giá mẫu T ri thức Lự a chọn Tích hợp dữ liệu Hình 2: QUÁ TRÌNH PHÁT HIỆN TRI THỨC PHẦN 1: KHÁI ... lớn dữ liệu thành thông tin hữu ích và tri thức => Khai phá dữ liệu ra đời. PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

Ngày tải lên: 06/07/2013, 01:26

... SERIES B, 39(1):1–38, 1977 112 [15] Pedro Domingos and Michael Pazzani On the optimality of the simple bayesian classifier under zero-one loss Mach Learn., 29(2-3):103–130, 1997 [16] Jim Dowd, ... 101 6.5 Experiments 104 6.6 Conclusions 106 SUMMARY 107 Publication List 110 Bibliography 111 iv List of Phrases Abbreviation Full name PPDM ... 12 METHODS FOR SECURE MULTI-PARTY COMPUTATION 13 2.1 Definitions 13 2.1.1 Computational indistinguishability 13 2.1.2 Secure multi-party

Ngày tải lên: 10/03/2021, 16:47

... SERIES B, 39(1):1–38, 1977 112 [15] Pedro Domingos and Michael Pazzani On the optimality of the simple bayesian classifier under zero-one loss Mach Learn., 29(2-3):103–130, 1997 [16] Jim Dowd, ... 101 6.5 Experiments 104 6.6 Conclusions 106 SUMMARY 107 Publication List 110 Bibliography 111 iv List of Phrases Abbreviation Full name PPDM ... 12 METHODS FOR SECURE MULTI-PARTY COMPUTATION 13 2.1 Definitions 13 2.1.1 Computational indistinguishability 13 2.1.2 Secure multi-party

Ngày tải lên: 15/06/2021, 11:36

... 30 Rh=10 20 10 100K 10K 50K 10K 100K 50K 100K Giải thuật 10 Rh=5 Rh=10 40 30 Rh=5 20 Rh=10 10 Luật sinh 50 14 12 10 Luật cũ Thời gian thực thi Tương tự giải thuật 50K 10K 100K Rh=5 Rh=10 0 10K ... 25 46 20 42 41 99 100 87 Giải thuật Giải thuật Giải thuật 10K 50K 100K 10 13 0 23 24 42 35 40 47 99 100 87 Giải thuật Giải thuật Giải thuật 10K 50K 100K 11 15 10 5 25 18 23 41 21 99 100 87 Nguyễn ... kích thước file liệu Rh=5 10 Rh=10 12 40 30 Rh=5 20 Rh=10 10 10K 50K 100K Nguyễn Minh Ý Luật sinh 50 15 Luật cũ Thời gian thực thi 20 10 Rh=5 Rh=10 10K 50K 100K 10K 50K 100K 74/81 Privacy Preserving

Ngày tải lên: 29/08/2021, 17:42

... 12 METҺ0DS F0Г SEເUГE MULTI-ΡAГTƔ ເ0MΡUTATI0П 13 2.1 2.2 Defiпiƚi0пs 13 2.1.1 ເ0mρuƚaƚi0пal iпdisƚiпǥuisҺaьiliƚɣ 13 2.1.2 Seເuгe mulƚi-ρaгƚɣ ເ0mρuƚaƚi0п 14 n yê ... TeIEEE ເҺп0l0ǥies, 13-17 2009, Da 111-117, Ρгess, 2009 [6] “Ρгiѵaເɣ Ρгeseгѵiпǥ f0г Mulƚiѵaгiaƚe 0uƚlieг Deƚeເƚi0п”, TҺiгd IпƚeгпaSɣsƚems (K̟IເSS 2008), Deເemьeг 22-23, Һaп0i, 7-16, 2008 ƚi0пal ເ0пfeгeпເe ... Lu uậLun áồná, L ồĐ Đ 117 пaƚi0пal 2002 ເ0пfeгeпເe 0п Ѵeгɣ Laгǥe Daƚa Ьases, ρaǥes 682–693 ѴLDЬ Eпd0wmeпƚ, [56] Adi SҺamiг Һ0w ƚ0 sҺaгe a seເгeƚ ເ0mmuп AເM, 22(11):612–613, 1979 [57] MadҺusudaпa

Ngày tải lên: 21/07/2023, 18:58

... Chương 7: Khai phá liệu công nghệ sở liệu Chương 8: Ứng dụng khai phá liệu ‡ ‡ ‡ Chương 9: Các đề tài nghiên cứu khai phá liệu Chương 10: Ôn tập 3 Chương 7: Khai phá liệu công nghệ sở liệu ‡ 7.1 Tổng ... invention” - Plato 9 7.1 Tổng quan công nghệ sở liệu ‡ Đặc điểm liệu thu thập cho trình khai phá liệu (tóm tắt từ Chương 1) „ Bắt nguồn từ yêu cầu ứng dụng thực tiễn „ Dữ liệu thật/dữ liệu nhân tạo từ ... Tổng quan công nghệ sở liệu ‡ 7.2 Khả hỗ trợ khai phá liệu công nghệ sở liệu ‡ 7.3 Các ngôn ngữ truy vấn dành cho khai phá liệu ‡ 7.4 Hỗ trợ DBMS ngày dành cho khai phá liệu ‡ 7.5 Tóm tắt 4 7.0

Ngày tải lên: 16/11/2017, 13:45

... cung cấp kiến tliirc bán khai phá Text khai phá Web, nhăm giúp độc giá năm băt dược nội dung bàn khai phá Texl khai phá Web Chương trình bày bàn khai phá cấu trúc Web khai phá sử dụng Web Chương ... toán khai phá dừ liệu Web khác T ronii nhiêu ứng dụng, khai phá câu trúc trang Web kôi hợp loại khai phá Web khác, dặc biệt khai phá nội dung Iranu Web Dà có li trình nghiên cửu có giá trị khai phá ... cú pháp trình diễn tri thức); hộ ihốnụ hói - dáp vàn dề mơ tã, cá thồ liố kết hợp nhóm 2.3 Khai phá s dụng Web Khai phá sir dụ nu Web tronii ba loại hình chinh cua khai phá Web Quá trinh khai phá

Ngày tải lên: 06/01/2020, 23:27

... quan khai phá liệu 1.1 Khai phá liệu .7 1.1.1 Định nghĩa 1.1.2 Các ứng dụng khai phá liệu 1.2 Các giai đoạn trình phát tri thức 1.3 Các toán khải phá liệu ... 10 1.3.1 Phát phụ thuộc liệu 11 1.3.2 Phát biến đổi độ lệch 11 1.3.3 Phát luật kết hợp 12 1.3.4 Mô hình hố phụ thuộc 12 1.3.5 Phân lớp 13 1.3.6 ... 13 1.3.7 Tổng hợp 13 1.4 Các kỹ thuật khai phá liệu phổ biến 14 1.4.1 Các công cụ truy vấn 14 1.4.2 K-láng giềng gần 15 1.4.3 Cây định 15 1.4.4

Ngày tải lên: 23/09/2020, 21:54

... 3 11 12 13 13 13 14 15 16 16 17 18 19 21 CONTENTS c J Han and M Kamber, 1998, DRAFT!! DO NOT COPY!! DO NOT DISTRIBUTE!! September 7, 1999 Chapter Introduction This ... Mellon Univ., Pittsburgh, PA, 1991 131 G G Towell and J W Shavlik Extracting re ned rules from knowledge-based neural networks Machine Learning, 13:71 101, Oct 1993 132 P E Utgo An incremental ... March 1989 111 R Rastogi and K Shim Public: A decision tree classifer that integrates building and pruning In Proc 1998 Int Conf Very Large Data Bases, pages 404 415, New York, NY, August 1998 112

Ngày tải lên: 23/09/2020, 22:28

... khai phá liệu 11 1.4.1 Các kỹ thuật tiếp cận khai phá liệu 11 1.4.2 Các dạng liệu khai phá 12 1.5 Ứng dụng khai phá liệu 13 1.6 Phân cụm liệu ứng dụng 13 1.6.1 ... TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Khai phá liệu gì? 10 1.3 Qúa trình khai phá tri thức sở liệu 10 1.4 Các kỹ thuật áp dụng khai ... NGHIỆM 108 5.1 Cài đặt 108 5.1.1 MBSAS 109 5.1.2 TTSAS 109 5.1.3 GAS 110 5.1.4 GDS 111 5.2 Mô cụm 112 5.2.1 Sinh liệu khởi

Ngày tải lên: 23/09/2020, 22:33

... C1 11 -1 mX Ịf _ ỊyỊ r 11,r «♦-—v rn UJ.nIJ 1n U.U F4, F7 =>7l ““ ; 63.13 11.09 F10,F7 => F1 i 63.13 11.09 F11ịF7=>F1 63.13 10.02 F4=> F1 “ 63.13 30.66 F7 => F1 63.13 11.09 F10 => F1 63.13 11.19 ... VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1 Khái niệm 1.1.1 Mục tiêu khai phá liệu 1.1.2 Định nghĩa khai phá liệu 1.1.3 Các dạng liệu khai phá liệu.[l][3] 1.1.4 Quá trình ... 11.19 F11 => F1 63.13 10.02 F1 =>F4 48.57 30.66 63.13 11.19 F10.F4 => F1 tó? T ập tiiuộc: tỉnh F1.F11.F4 F1.F4.F7 I f 10.F4.F7 IF 11 F4.F7 F1(Fiq,F7 IF1.F11.F7 I.F4.F8 ,Độ h o trợ 15.87 17.57 17.57

Ngày tải lên: 23/09/2020, 22:37

... 13 1.3 THUẬT TỐN TÌM LUẬT KẾT HỢP 14 1.3.1 Thuật toán Apriori nhị phân 14 1.3.1.1 Giới thiệu 14 1.3.1.2 Các bước thực 15 1.3.1.3 Giải thích: 15 ... Itemset): 10 1.2.1.4 Độ hỗ trợ luật r = X  Y 10 1.2.1.5 Độ tin cậy luật: r = X  Y 10 1.2.1.6 Luật kết hợp mạnh: 11 1.2.2 Bài toán luật kết hợp 11 1.2.3 Một số ... LUẬT KẾT HỢP 1.2 MƠ HÌNH HÌNH THỨC CỦA VẤN ĐỀ PHÁT HIỆN LUẬT 1.2.1 Các định nghĩa 1.2.1.1 Thuộc tính CSDL 1.2.1.2 Độ hỗ trợ tập thuộc tính 10 1.2.1.3 Tập phổ biến

Ngày tải lên: 23/09/2020, 23:05

... encryptions as its input (1) (1) (b1 , b′ ) = (R1 (R2 )−x1 g (x1 +p2 )y1 , g y1 ) (b2 , b′ ) = (R3 g (y1 +q2 )x1 , g x1 ) (1) and computes ′ (1) K1 ′ (1) K2 = = ∑ b1 Y1 i∈I b2 X1 i∈I ∑ This finishes ... +pi i =1 n ∏ ∑n i =1 ui vi i =1 = = = g g g n ∏ X yi +qi ∑n i =1 ∑n i =1 ui vi (g ∑n j =1 (xj +pj ) ∑n j =1 (yj +qj ) i =1 (g ∑n ∑n g g i =1 ∑n i =1 )(yi +qi ) )(xi +pi ) j =1 (xj +pj )(yi +qi ) ∑n j =1 (yj ... the closest power of to x, then, x = x1 + x2 = 2n (1 + ϵ) where 1/ 2 ≤ ϵ ≤ 1/ 2 Thus, = ln (2n (1 + ϵ)) = ln (x) ln 2n + ln (1 + ϵ) ∞ ∑ ( 1) i 1 ϵi n ln + i i =1 = = ln 2n + T (ϵ) The protocol consists...

Ngày tải lên: 04/12/2013, 13:56

... computes zijl (t +1) (t +1) and πi (t +1) by using Protocol 5 .1 by using Protocol 5 .1 11: end for t=t +1 12: The parties jointly compute δ = |log(L(ψ (t +1) ) − log(L(ψ (t) )| 10 : 13 : end while Figure ... i 1 i 1 ′ ′ 4: Each Pi (1 < i ≤ n) computes ri = rii + j =1 rij mod M and ki = kii + j =1 kij mod M ′ ′ Next it sends ri and ki to P1 n n ′ ′ 5: P1 computes r = r 11 + i=2 ri mod M and k = k 11 ... cryptosystem without group manager Network Protocols and Algorithms, 1( 1) :10 8– 12 1 [Shamir, 19 79] Shamir, A (19 79) 22 (11 ): 612 – 613 How to share a secret Commun ACM, [Vaidya and Clifton, 2002] Vaidya,...

Ngày tải lên: 23/08/2014, 08:08

... tham số Σi , µi πi Các tham số trình bày dạng 17 (t +1) (t +1) (t +1) = n Bil / n Cil ; πi = n Ail / n Cil ; Σi µi = n Cil / n ml l =1 l =1 l =1 l =1 l =1 l =1 Các công thức trình bày dạng chung A/B mà ... THIỆU 1. 1 Tổng quan khai phá liệu có đảm bảo tính riêng tư Hiện nay, khai phá liệu (KPDL) đóng vai trò quan trọng nhiều lĩnh vực, cung cấp cho công cụ hiệu để khai phá tri thức hữu dụng từ sở liệu ... i 1 i 1 ′ ′ 4: Each Pi (1 < i ≤ n) computes ri = rii + j =1 rij mod M and ki = kii + j =1 kij mod M ′ ′ Next it sends ri and ki to P1 n n ′ ′ 5: P1 computes r = r 11 + i=2 ri mod M and k = k11...

Ngày tải lên: 23/08/2014, 08:08

... (1, 1, 1, 1, 0) vì: S1 = {i2} v(S1) = (1, 1, 1, 1, 0) S2 = {i3} v(S2) = (1, 1, 1, 1, 1) , vậy: v(S) = v(S1) ⊗ v(S2) = (1, 1, 1, 1, 0) SP(S) = SPV(v(S)) = 0.8 o1 o2 o3 o4 o5 i1 0 i2 1 1 i3 1 1 ... tập phổ biến? o1 o2 o3 i1 0 i2 1 i3 1 i4 1 16 Bài giảng Khai phá liệu o4 o5 1 1 - F1 = { {i1} , {i2} , {i3} , {i4} } vì: • {i1} , v({i1}) = (1, 0, 0, 1, 0) SP({i1}) = SPV(v({i1})) = 2/5 = 0.4 ... o1 i1 o1 i2 o1 i3 o2 i2 o2 i3 o2 i4 o3 i2 o3 i3 o3 i4 o4 i1 o4 i2 o4 i3 o5 i3 o5 i4 Bảng Một ví dụ bảng chi tiết hóa đơn o1 o2 o3 o4 i1 0 i2 1 1 i3 1 1 i4 1 11 Bài giảng Khai phá liệu o5 0 1...

Ngày tải lên: 01/07/2014, 12:28

... 3708 19 90 5275 19 51 2593 19 71 3785 19 91 5359 19 52 2635 19 72 3862 19 92 5443 19 53 2680 19 73 3938 19 93 5524 14 19 54 2728 19 74 4 014 19 94 5604 19 55 2779 19 75 4087 19 95 5685 19 56 2832 19 76 415 9 19 96 ... 19 57 2888 19 77 42 31 1997 5844 19 58 2945 19 78 4303 19 98 5923 19 59 2997 19 79 4378 19 99 60 01 1960 3039 19 80 4454 2000 6078 19 61 3080 19 81 4530 20 01 615 3 19 62 313 6 19 82 4 610 2002 6228 19 63 3206 19 83 ... quan khai phá liệu 2 .1 Khai phá liệu gì? 2.2 Phân loại hệ thống khai phá liệu 2.3 Những nhiệm vụ 2.4 Tích hợp hệ thống khai phá liệu với sở liệu kho 2.5 Các phương pháp khai phá liệu 2.6 Lợi khai...

Ngày tải lên: 29/08/2014, 14:16

... f:4 Item frequency head f c:3 b :1 c a b a:3 m p m:2 b :1 p:2 17 c :1 item cond pattern base fc:3 fca :1, f :1, c :1 fca:2, fcab :1 p m :1 f:3 a m p :1 c b b :1 fcam:2, cb :1 18 THU T TỐN FP-GROWTH (B2) THU ... {A1,A2,A3,A4,A5,A6} o o o u ={A1,A2,A3,A4,A5,A6} • T p rút g n ban B1= {A1,A3,A4,A5,A6} B2= {A1,A4,A5,A6} B3= {A1,A4, A6} u ={A1,A2,A3,A4,A5,A6} B1= {A1,A3,A4,A5,A6} B2= {A1,A4,A5,A6} B3= {A1,A4, ... MILK, CEREAL MILK, BREAD, CEREAL, EGGS MILK, BREAD, CEREAL TID B C D E 1 0 1 1 1 0 0 Bi n i CSDL v d ng nh phân A 1 0 1 0 1 1 0 1 0 ITEMS: A = milk B= bread C= cereal D= sugar E= eggs Simpo PDF Merge...

Ngày tải lên: 22/10/2014, 13:50

... tác vụ khai thác liệu Chọn tác vụ khai thác liệu Quy trình khai phá liệu Chọn giải thuật KPDL Chọn giải thuật KPDL Tìm kiếm tri thức Tìm kiếm tri thức Đánh giá mẫu tìm Đánh giá mẫu tìm 10 Biểu ... cho q trình xử lý Quy trình khai phá liệu 4) Rút gọn chiều Một tập liệu có chiều lớn sinh lượng liệu khổng lồ giai đoạn giảm đáng kể hao tổn tài ngun q trình xử lý tri thức 5) Chọn tác vụ khai ... tìm 10 Biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức SSửdụng tri thức vừa khám phá dụng tri thức vừa khám phá Quy trình khai phá liệu 1) Nghiên cứu lĩnh vực - Nghiên cứu lĩnh vực cần sử dụng DM để xác định...

Ngày tải lên: 13/02/2015, 20:45