Bước 2: Lọc danh sách các luật có ý nghĩa
o Từ danh sách các luật kết hợp ở bước 1; thực hiện lọc các luật khơng có ý nghĩa nếu các luật sinh ra có chứa thơng tin khách hàng (khu vực, độ tuổi, lưu lượng sử dụng data).
o Tổng số luật kết hợp cần lọc: 544
o Số luật có ý nghĩa: 116
o Số luật loại bỏ: 428
3.5.5 Kết quả và đánh giá thực nghiệm
Sau khi chạy thuật tốn Apriori trên chương trình thực nghiệm (với độ hỗ trợ 20% và độ tin cậy 80%) trên bộ dữ liệu dịch vụ viễn thơng, chương trình sinh ra được
544 luật kết hợp.
Do luận văn đặt trọng tâm vào tìm sở thích của khách hàng khi sử dụng các dịch vụ sản phẩm trong viễn thơng, nên mục tiêu của chương trình đi tìm các luật có nghĩa; các luật có nghĩa là các luật thỏa mãn tìm được sở thích của khách hàng, cịn các luật khác khơng có nhiều ý nghĩa trong tìm sở thích của khách hàng thì phần thực nghiệm sẽ lọc và ẩn đi.
62
Do vậy, trong 544 luật kết hợp tìm được khi thực nghiệm, khi qua quá trình lọc các luật kết hợp, với các thuộc tính sau khi kết hợp khơng phải là các sản phẩm mặt hàng dịch vụ giá trị gia tăng thì sẽ được coi là các luật khơng có nhiều ý nghĩa và sẽ bị loại bỏ.
a. Các luật kết hợp loại bỏ không dùng
- Số lượng luật loại bỏ khơng dùng: 428 (Trong kết quả tìm được có chứa thơng tin khách hàng như: Khu vực, độ tuổi, lưu lượng sử dụng).
- Do sử dụng tất cả 10 thuộc tính ở trên để khai phá luật kết hợp, trong khi đó mỗi thuộc tính lại được cắt lớp thành nhiều giá trị. Vì vậy số lượng luật kết hợp mạnh được tìm thấy thỏa mãn sẽ có nhiều, trong đó sẽ có nhiều luật khơng mang nhiều ý nghĩa hoặc dư thừa.
o Luật kết hợp THỪA, chỉ kết hợp ít thuộc tính mặt hàng (2 hoặc 3 thuộc tính) để sinh ra 1 luật kết hợp khơng có nhiều ý nghĩa, mang lại sự hài lòng cho khách hàng như:
{is_Ungtien=Yes} (15295) ==> {Tuoi_KH=[56-71T)} [ ho_tro = 25% | tin_cay = 96% ]
o Sinh ra nhiều luật kết hợp vô nghĩa như:
{Tuoi_KH=[15-23T)} (23958) ==> {Khu_vuc=Thanh_thi} [ ho_tro = 39% |
tin_cay = 96% ]
- Do đó, cần lọc bỏ các luật này này và chỉ giữ lại những luật kết hợp nhiều thuộc tính có ý nghĩa.
b. Các luật kết hợp “có nghĩa”
- Do yêu cầu mong muốn tìm sở thích của khách hàng, nên sẽ lọc các luật kết hợp có vế phải là các thuộc tính (khu vực, độ tuổi, mức lưu lượng data sử dụng) và vế trái có các thuộc tính là các gói cước giá trị gia tăng.
- Số lượng luật kết hợp có nghĩa: 116 luật (Trong kết quả tìm được các dịch vụ mặt hàng giá trị gia tăng).
o Số luật chứa thông tin lưu lượng data: 67 luật.
o Số luật chứa thông tin độ tuổi khách hàng: 73 luật.
63