1 2 1 quá trình khai phá dữ liệu

... mining, pages 21 7 ? ?22 8 ACM, 20 02 11 3 [22 ] Michael Freedman, Kobbi Nissim, and Benny Pinkas Efficient private matching and set intersection In EUROCRYPT 20 04, pages 1? ? ?19 Springer-Verlag, 20 04 [23 ] Bart ... VLDB ’ 02: Proceedings of the 28 th inter 117 national conference on Very Large Data Bases, pages 6 82? ??693 VLDB Endowment, 20 02 [56] Adi Shamir How to share a secret Commun ACM, 22 (11 ): 6 12 – 613 , 19 79 ... computation 14 2. 2 Secure computation 15 2. 2 .1 Secret sharing 15 2. 2 .2 Secure sum computation 16 2. 2.3 Probabilistic public

Ngày tải lên: 10/03/2021, 16:47

... mining, pages 21 7 ? ?22 8 ACM, 20 02 11 3 [22 ] Michael Freedman, Kobbi Nissim, and Benny Pinkas Efficient private matching and set intersection In EUROCRYPT 20 04, pages 1? ? ?19 Springer-Verlag, 20 04 [23 ] Bart ... VLDB ’ 02: Proceedings of the 28 th inter 117 national conference on Very Large Data Bases, pages 6 82? ??693 VLDB Endowment, 20 02 [56] Adi Shamir How to share a secret Commun ACM, 22 (11 ): 6 12 – 613 , 19 79 ... computation 14 2. 2 Secure computation 15 2. 2 .1 Secret sharing 15 2. 2 .2 Secure sum computation 16 2. 2.3 Probabilistic public

Ngày tải lên: 15/06/2021, 11:36

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

Ngày tải lên: 29/08/2021, 17:42

... Đ 2. 2 .2 Seເuгe sum ເ0mρuƚaƚi0п 16 2. 2.3 Ρг0ьaьilisƚiເ ρuьliເ k̟eɣ ເгɣρƚ0sɣsƚems 17 2. 2.4 Ѵaгiaпƚ ElǤamal ເгɣρƚ0sɣsƚem 18 2. 2.5 0ьliѵi0us ρ0lɣп0mial eѵaluaƚi0п 20 2. 2.6 ... TeIEEE ເҺп0l0ǥies, 13 -17 20 09, Da 11 1 -11 7, Ρгess, 20 09 [6] “Ρгiѵaເɣ Ρгeseгѵiпǥ f0г Mulƚiѵaгiaƚe 0uƚlieг Deƚeເƚi0п”, TҺiгd IпƚeгпaSɣsƚems (K̟IເSS 20 08), Deເemьeг 22 -23 , Һaп0i, 7 -16 , 20 08 ƚi0пal ເ0пfeгeпເe ... Tгaпs Iпf0гmaƚi0п Ѵ0l.E93-D, П0 .10 , 27 01- 27 08, 0ເƚ0ьeгIEI 2 010 [2] “EпҺaпເiпǥ ເlusƚeгiпǥ”, Sເieпເe aпd Ρгiѵaເɣ ເɣьeгпeƚiiпເs,Disƚгiьuƚed Ѵ0l 26 , П0.Daƚa 2, 1- 15, 2 010 J0uгпal 0f ເ0m- ρuƚeг [3]

Ngày tải lên: 21/07/2023, 18:58

... MãSV MơnHọc1 MơnHọc2 … TốtNghiệp 2 0 12 6 12 311 9.0 8.5 … Có 2 0 12 6 12 3 12 6.5 8.0 … Có 2 0 12 6 12 313 4.0 2. 5 … Không 2 0 12 6 12 314 5.5 3.5 … Không 2 0 12 6 12 315 5.0 5.5 … Có … … … … … … 2 013 6 32 311 7.0 6.0 ... (80%) 2 014 6 32 3 12 9.5 7.5 … Có (90%) 2 015 6 42 311 5.5 4.5 … Khơng (45%) 2 015 6 42 314 2. 0 3.0 … Không (97%) … … … … … … Xác định khả tốt nghiệp sinh viên tại? Tình Khai phá liệu - ĐHSPHN Tình 10 Khai ... Reinforcement Khai phá liệu - ĐHSPHN Khai phá liệu trực quan hóa 31  Phân cụm phần tử Isodata (K-means) Clustering Mean Feature Image Label Image Khai phá liệu - ĐHSPHN 32 Quy trình khai phá liệu Khai phá

Ngày tải lên: 10/08/2021, 17:26

... 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 quan công nghệ sở liệu ‡ 7 .2 Khả hỗ trợ khai phá liệu ... Chương 7: Khai phá liệu công nghệ sở liệu Cao Học Ngành Khoa Học Máy Tính Giáo trình điện tử Biên soạn bởi: TS Võ Thị Ngọc Châu (chauvtn@cse.hcmut.edu.vn) Học kỳ – 2 011 -2 0 12 1 Tài liệu tham khảo ... 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

Ngày tải lên: 16/11/2017, 13:45

... Refer er 12 3456 73.9 - [2 wApr /19 98 33 04 41 -D500] "0 :T A hlml HTTP /1. 0' 2DO 320 0 • 12 3456 78 - [2 /Apr /19 9S0305:34 -G500] 'G : T B hừnl HTTP /1. 0* 20 0 2D50 fitml UoziKi'j 12 3.456 73 • • ? ?2 Ap Y ... 11 9 C àu hỏi t ậ p 12 0 C h n g C ÁC P H Ư Ơ N G P H Á P B IẾ U D IÊ N V Ä N BẢN 12 1 5 .1 P hân tích vă n b ả n 12 1 5 .2 C c m hình b iể u d iễ n vă n b ả n 12 5 ... 1 Khai phá d ữ liệu p h t tri th ứ c c s d ữ liệ u Khai p há d liệu x lý c s d ữ liệu truyền th ố n g 20 M ột sỗ lĩn h v ự c n g d ụ n g khai phá d ữ liệu đién h in h 22 Kiéu d ữ liệu

Ngày tải lên: 06/01/2020, 23:27

... https://fb.com/tailieudientucntt .c om Chuyển đổi tích hợp liệu ng  Để tích hợp liệu cần có q trình chuyển đổi co  Quá trình chuyển đổi thường: an  Chuyển đổi liệu từ cấu trúc sang cấu ng th trúc khác u ... CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 11 .c om Chuyển đổi tích hợp liệu  Chuyển liệu từ mơ hình quan hệ sang tài liệu XML: co ng  TH2: Chuyển quan hệ dự phần (participation) an CSDL ... – tương ứng Các liệu không tham dự để trống CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 12 .c om Chuyển đổi tích hợp liệu  Chuyển liệu từ mơ hình quan hệ sang tài liệu XML: cu u du

Ngày tải lên: 18/09/2021, 17:27

... P(C1)=3/5, P(C2) =2/ 5 Xác xuất có điều kiện P(A1 =1| C1)= 1/ 3, P(A1 =1| C2)= 1/ 2, P(A2 =1| C1)= 1/ 3, P(A2 =1| C2)= 1/ 2 Với X = (A1 =1, A2 =1) , ta có: P(X|C1) = P(A1 =1| C1)x P(A2 =1| C1) = (1/ 3)x (1/ 3)= 1/ 9 ... P(X|C2) = P(A1 =1| C2)x P(A2 =1| C2) = (1/ 2) x (1/ 2) = 1/ 4 ⇒ P(C1|X)=P(C1)xP(X|C1)= (3/5)x (1/ 9)= 1/ 15 P(C2|X)=P(C2)xP(X|C2)= (2/ 5)x (1/ 4)= 1/ 10 ⇒ Page  X = (A1 =1, A2 =1) thuộc lớp C2 PHÂN LỚP DỮ LiỆU ... biến Page  14 Một số khoảng cách thơng dụng: Page  15 Ví dụ: Tọa độ Apple (1, 1 ,1, 1) tọa độ Banana (0 ,1, 0,0) Khi ta có: p =1 (biến Sweet), q=3, r =0,s=0 t= p+q+r+s=4 Page  16 Page  17 Hamming

Ngày tải lên: 09/12/2015, 10:29

... TBC 2 . 12 2J6 1. 45 2J6 15 0 2. 64 2. 36 2. 55 2. 50 2. 62 2 -26 2 . 12 2. 71 2. 31 2. 31 S ắT C IL 21 21 1S 21 21 21 21 21 21 21 21 19 21 21 21 TBCTL 2. 62 2.65 2. 64 2. 73 2. 78 2. 70 2. 58 2. 71 2. 59 2. 58 2. 63 2. 53 ... tính kỹ Có thuộc tính kỹ LR ANN DT SVM LR ANN DT SVM 2 . 12 1 2 .16 0 2 .11 5 2. 054 2 .15 4 2. 21 7 2 . 12 6 2 .11 4 1. 994 2. 046 1. 848 1. 7 91 2. 320 2 . 12 0 2. 0 92 1. 825 Các kết thực nghiệm cho thấy thuộc tính đề xuất ... 7 02 015 5 7 02 015 0 7 02 019 4 7 020 21 2 7Q2053Ể 7 020 388 7 020 393 7 010 420 7 020 423 j0_H.T200J ja 4.9 7 .2 4-S 72 63 83 7.4 7.Ổ 78 12 5.7 5.C 6.5 ố.s 5 .1 é SẮTCU* 48 4.4 5 .2 50 5.4 6.3 6.0 Ổ .2 7.4 5.7 5.4 18

Ngày tải lên: 14/02/2019, 23:57

... thống khai phá liệu DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ 3.Lợi ích khai phá liệu? Cung cấp hỗ trợ đònh Dự báo Khái quát liệu DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHẦN 1: ... KHAI PHÁ DỮ Đánh giá mẫu Khai phá liệu Dữ thích hợp Kho liệu Làm liệu liệu Lự a chọn Tích hợp liệu Cơ sở liệu Hình 2: QUÁ TRÌNH PHÁT HIỆN TRI THỨC DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ T ri thức LIỆU PHẦN 1: ... PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ DATA MINING: KHAI PHÁ DỮ LIỆU sau: PHẦN 1: KHÁI NIỆM CHUNG VỀ KHAI PHÁ DỮ Trong phần cần nắm rõ vấn đề Động việc khai phá liệu? Khai phá liệu gì? Khai phá...

Ngày tải lên: 06/07/2013, 01:26

... have: ln (1 + ϵ) = ∞ ∑ ( 1) i 1 ϵi i =1 = ϵ− i 2 ϵ3 + + for 1 < ϵ < 22 Let n = ⌊log2x⌋ and let 2n represents the closest power of to x, then, x = x1 + x2 = 2n (1 + ϵ) where 1/ 2 ≤ ϵ ≤ 1/ 2 Thus, ... {0, 1} Next, M simulates R2 phertext - M takes the two following 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 ... 14 2. 2 15 2. 2 .1 Secret sharing 15 2. 2 .2 Secure sum computation 16 2. 2.3 Probabilistic public key cryptosystems 17 2. 2.4...

Ngày tải lên: 04/12/2013, 13:56

... 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 5 .2: Privacy ... 1( 1) :10 8– 12 1 [Shamir, 19 79] Shamir, A (19 79) 22 (11 ): 6 12 – 613 How to share a secret Commun ACM, [Vaidya and Clifton, 20 02] Vaidya, J and Clifton, C (20 02) Privacy preserving association rule mining ... share ln x, where x = x1 + x2 with x1 known to P1 and x2 known to P2 Thus, P1 should get y1 and P2 should get y2 such that y1 + y2 = ln x = ln (x1 + x2 ) In other words, a protocol for computing...

Ngày tải lên: 23/08/2014, 08:08

... (x1 , x2 ) → (y1 , y2 )|y1 + y2 = ln (x1 + x2 ) Chương KHAI PHÁ DỮ LIỆU DỰA TRÊN TẦN SUẤT CÓ ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ TRONG TÌNH HUỐNG 2PFD 3 .1 Giới thiệu Trong 2PFD, tập liệu gồm n ghi phân tán 2n ... 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 ... l ∈ {1, , n}, Pl locally computes zijl 10 : 11 : 12 : 13 : by using Protocol 5 .1 end for t=t +1 The parties jointly compute δ = |log(L(ψ (t +1) ) − log(L(ψ (t) )| end while Hình 5 .2: Phân cụm liệu...

Ngày tải lên: 23/08/2014, 08:08

... 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 ... dụ: Từ bảng 2, tính SPV(v(S)) với S = {i2 , i3} v(S) = (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) ... 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 (tập...

Ngày tải lên: 01/07/2014, 12:28

... 3708 19 90 527 5 19 51 25 93 19 71 3785 19 91 5359 19 52 2635 19 72 38 62 19 92 5443 19 53 26 80 19 73 3938 19 93 5 524 14 19 54 27 28 19 74 4 014 19 94 5604 19 55 27 79 19 75 4087 19 95 5685 19 56 28 32 19 76 415 9 19 96 ... 19 57 28 88 19 77 42 31 1997 5844 19 58 29 45 19 78 4303 19 98 5 923 19 59 29 97 19 79 4378 19 99 60 01 1960 3039 19 80 4454 20 00 6078 19 61 3080 19 81 4530 20 01 615 3 19 62 313 6 19 82 4 610 20 02 622 8 19 63 320 6 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

... 1: 9, 9, - Bin 2: 22 , 22 , 22 - Bin 3: 29 , 29 , 29 sâu (equal-depth) : sâu = B ng trung n gi : - Bin 1: 8, 8, - Bin 2: 21 , 21 , 21 - Bin 3: 28 , 28 , 28 B ng biên gi : - Bin 1: 4, 4, 15 - Bin 2: 21 , ... Bài t p phương pháp chia gi PHƯƠNG PHÁP CHIA GI S p x p DL giá ($) : 4, 8, 15 , 21 , 21 , 24 , 25 , 28 , 34 * Phân chia thành gi có - Bin 1: 4, 8, 15 - Bin 2: 21 , 21 , 24 - Bin 3: 25 , 28 , 34 * Làm trơn ... 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 T TỐN FP-GROWTH (B2) Xây...

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 ... trúc liệu mã hóa chúng để tiện 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 ... 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