Hướng phát triển

Một phần của tài liệu Cải tiến thuật toán cây PLWAP cho khai thác chuỗi dữ liệu (Trang 74 - 77)

Để hoàn thiện và phát triển giải thuật PLWAP-Markov cũng như hệ thống đề xuất web, ta cần khắc phục các hạn chế và nghiên cứu, bổ sung thêm:

- Nghiên cứu xử lý tính toán tự động để đưa ra hỗ trợ cực tiểu phù hợp trong quá trình khai thác chuỗi, tự động tính toán đưa ra ngưỡng phù hợp để việc nén ma trận truyền chọn trang nén tốt hơn giúp cho hệ thống chạy hoàn tự động.

- Tập trung nghiên cứu các thuật toán đề xuất về sách, video, nhạc để ứng dụng vào giải thuật PLWAP-Markov để giải thuật được hoàn thiện hơn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. V. Valli Mayil (2012). "Web Navigation Path Pattern Prediction using First Order Markov Model and Depth first Evaluation". International Journal of Computer Applications, 45 (16), 26-31.

2. Baoyao, Z. (2004). Intelligent Web Usage Mining. (Doctor of Philosophy of Engineering program), Division of Information Systems School of Computer Engineering, Nanyang Technological University.

3. Ezeife, C.I. and Y. Lu (2005). "Mining Web Log Sequential Patterns with Position Coded Pre-Order Linked WAP-Tree". Data Mining and Knowledge Discovery, 10 (1), 5-38.

4. Agrawal, R. & Srikant, R. (1995). "Mining Sequential Patterns". Proceedings of the Eleventh International Conference on Data Engineering, IEEE

Computer Society, Taipei, 3-14.

5. Nguyen Thi Thanh Sang (2006). Vận dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trên dữ liệu lưu trữ quá trình sử dụng các trang web. Thesis (Master), Computer Science, Ho Chi Minh.

6. C. I. Ezeife, Kashif Saeed, Dan Zhang (2009). Mining very long sequences in large databases with PLWAPLong. Proceeding IDEAS '09 Proceedings of the 2009 International Database Engineering & Applications Symposium, 234-241.

7. ZR. Vishnu Priya, A. Vadivel (2011). "Revised PLWAP Tree with Non- frequent Items for Mining Sequential Pattern". World Academy of Science,

8. Pooja (2014). "Web Usage Mining: An Approach". International Journal of Computer Applications, 86 (12), 39-42.

9. Jiawei Han, M.K.a.J.P. (2011). Data Mining - Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, USA.

10. Nguyen, T.T.S., et al. (2012). "Investigation of sequential pattern mining techniques for web recommendation". International Journal of Information and Decision Sciences, 4 (4), 293.

11. Zhou B.Y., Hui S.C., and Fong A.C.M. (2004). CS-mine: An Efficient WAP- tree Mining for Web Access Patterns. In Proceedings of the 6th Asia Pacific Web Conference. Hangzhou, China, 523-532.

12. Clifford A. Shaffer (2000). A Practical Introduction to Data Structures and Algorithm Analysis. Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA 13. Zhu, J., J. Hong, and J.G. Hughes (2002). "Using Markov Chains for Link

Prediction in Adaptive Web Sites". 2311 60-73.

14. Spears, W.M. (1998). "A Compression Algorithm for Probability Transition Matrices". SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 20 (1), 60-77. 15. Sarukkai, R.R. (2000). "Link prediction and path analysis using Markov

chains". Computer Networks, 33 (1-6), 377-386.

16. Baoyao Zhou, S.C.H., Alvis Cheuk Ming Fong (2006). "Efficient sequential access pattern mining for web recommendations". International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems, 10 (2), 155-168.

17. Borges, J.e.L.ı.C.d.M. (2000). A Data Mining Model to Capture User Web Navigation Patterns. Doctor of Philosophy Department of Computer Science, University College London.

18. Pei, J., Han, J., Mortazavi-Asl, B., and Pinto, H. (2001). PrefixSpan: Mining sequential patterns efficiently by prefix- projected pattern growth. In

Proceedings of the 2001 International Conference on Data Engineering

Một phần của tài liệu Cải tiến thuật toán cây PLWAP cho khai thác chuỗi dữ liệu (Trang 74 - 77)