- Mô hình trượt cửa sổ (Sliding Window):
Thuật toán 2 Phân Cấp CFI – Trừ Bớt
KẾT LUẬN 1 Những kết quả nghiên cứu đã đạt được
1. Những kết quả nghiên cứu đã đạt được
Luận văn đã tổng hợp những nét chính trong khai phá dữ liệu nói chung, khai phá tập mục thƣờng xuyên nói riêng cùng với đi sâu vào vấn đề khai phá tập mục thƣờng xuyên đóng trên dòng dữ liệu. Sau đây là những điểm chính mà luận văn đã tập trung giải quyết.
- Luận văn đã trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu. Trình bày chi tiết vấn đề khai phá tập mục thƣờng xuyên: các khái niệm cơ bản, các cách tiếp cận để khai phá cùng các thuật toán điển hình: thuật toán Apriori và thuật toán FP-Growth.
- Luận văn đi sâu vào vấn đề khai phá tập mục thƣờng xuyên trên dòng dữ liệu. Do đặc điểm của dòng dữ liệu nên khai phá trên nó đặt ra một số thách thức mới, đòi hỏi phải có những phƣơng pháp và kỹ thuật phù hợp. Luận văn đã trình bày và phân tích rõ 3 mô hình xử lý dữ liệu trên dòng dữ liệu tác là: lấy điểm mốc, lấy điểm mốc cùng với gán trọng số và mô hình trƣợt cửa sổ. Luận văn cũng đã tóm lƣợc các thuật toán, phân loại các thuật toán khai phá theo mô hình xử lý dữ liệu và kiểu thuật toán khai thác chính xác hay xấp xỉ.
- Luận văn đã trình bày chi tiết thuật toán CloStream là một thuật toán nổi trội trong khai phá tập mục thƣờng xuyên đóng trên dòng dữ liệu. Các cơ sở toán học liên quan nhƣ khái niệm toán tử đóng, tập mục thƣờng xuyên đóng đã đƣợc trình bày rõ cùng ví dụ minh họa. Các cấu trúc dữ liệu sử dụng trong thuật toán cùng các bƣớc thực hiện của thuật toán đã trình bày chi tiết. Luận văn cũng đã phân tích ƣu điểm và mặt hạn chế của thuật toán.
- Cài đặt thực nghiệm thành công thuật toán CloStream, kết quả thực nghiệm khẳng định tính hiệu quả nổi trội của thuật toán