Một số hướng tiếp cận trong khai phá luật kết hợp

Một phần của tài liệu Khai phá luật kết hợp mờ và áp dụng vào bài toán đầu tư chứng khoán (Trang 27 - 28)

Lĩnh vực khai phá luật kết hợp cho đến nay đã được nghiên cứu và phát triển theo nhiều hướng khác nhau. Có những đề xuất nhằm cải tiến tốc độ thuật toán, có những đề xuất nhằm tìm kiếm luật có ý nghĩa hơn…. Và có một số hướng chính sau đây

Luật kết hợp nhị phân ( binary association rule hoặc boolean association rule): là hướng nghiên cứu đầu tiên của luật kết hợp. Hầu hết các nghiên cứu ở thời kỳđầu về luật kết hợp đều liên quan đến luật kết hợp nhị phân. Trong dạng luật kết hợp này, các mục ( thuộc tính ) chỉđược quan tâm là có hay không xuất hiện trong giao tác của cơ sở dữ liệu chứ không quan tâm về “mức độ” xuất hiện, có nghĩa là việc mua 10 loại cổ phiểu khác nhau và mua một loại cổ phiếu là như nhau. Thuật toán tiêu biểu nhất khai phá dạng luật này là thuật toán Apriori và các biến thể của

25

nó. Đây là dạng luật đơn giản và các luật khác cũng có thể chuyển về dạng luật này nhờ một số phương pháp như rời rạc hóa,mờ hóa ,v.v… Một ví dự về dạng luật này: “VnIndex tăng = “yes” And tâm lý thị trường tốt=”yes” => giao dịch thị

trường lớn =”yes”.

Luật kết hợp có thuộc tính số và thuộc tính hạng mục ( quantitative and categorial assciation rule ): Các thuộc tính của các cơ sở dữ liệu thực tế có kiểu rất

đa dạng ( nhị phân – binary, số – quantiative, hạng mục – categorial,v…v..). Để

phát hiện luật kết hợp với các thuộc tính này, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số

phương pháp rời rạc hóa nhằm chuyển dạng luật này về dạng nhị phân để có thể áp dụng các thuật toán đã có.

Luật kết hợp tiếp cận theo hướng tập thô ( mining association rules base on rough set ) : Tìm kiếm luật kết hợp dựa trên lý thuyết tập thô.

Lut kết hp m (fuzzy association rule): Với những hạn chế còn gặp phải trong quá trình rời rạc hóa các thuộc tính số ( quantitave attributes ), các nhà nghiên cứu đã đề xuất luật kết hợp mờ nhằm khắc phục các hạn chế trên và

chuyển luật kết hợp về một dạng tự nhiên hơn, gần gũi hơn với người sử dụng. Vd của dạng luật này là: “nhà đầu tư nước ngoài =”yes” AND giá trị giao dịch lớn=> tâm lý thị trường tốt =”yes” với độ hỗ trợ 10% và độ tin cậy là 90%. Trong luật trên điều kiện “ giá trị giao dịch lớn “ ở vế trái của luật là một thuộc tính đã được mờ hóa.

Một phần của tài liệu Khai phá luật kết hợp mờ và áp dụng vào bài toán đầu tư chứng khoán (Trang 27 - 28)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(75 trang)