TRÌNH
Chƣơng trình có giao diện thân thiện, đơn giản, dễ sử dụng.
Chƣơng trình đã chạy thử trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau đều cho kết quả chính xác.
Chƣơng trình đã đạt đƣợc mục đích đặt ra là tìm đƣợc tập mục cổ phần cao từ cơ sở dữ liệu bán hàng. Tuy nhiên cần phải cải tiến, hoàn thiện với mức độ cao hơn trong thời gian tiếp theo.
- Thực hiện chƣơng trình khai phá tập mục cổ phần cao bằng cách sử dụng nhiều thuật toán khác nhau.
- So sánh kết quả, thời gian thực hiện,… giữa các thuật toán để có thể đƣa ra nhận xét đúng đắn về hiệu quả của thuật toán.
- Xây dựng, đóng gói chƣơng trình thành phần mềm chuyên dụng phục vụ khai phá tập mục cổ phần cao.
KẾT LUẬN
Sau một thời gian thực hiện, tôi đã hoàn thành luận văn và đạt đƣợc một số kết quả nhất định. Luận văn đã thể hiện đƣợc tính thực tiễn và cấp bách của việc nghiên cứu phát triển các phƣơng pháp, kỹ thuật khai phá dữ liệu.
Những kết quả chính của luận văn đã đạt được:
Trình bày những khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu giao tác, tập mục thƣờng xuyên và luật kết hợp, khai phá tập mục cổ phần cao. Đồng thời, từ việc tìm hiểu các kỹ thuật khai phá dữ liệu, các vấn đề liên quan đến khai phá tập mục thƣờng xuyên, khai phá luật kết hợp, khai phá tập mục cổ phần cao nhằm phát hiện và đƣa ra các mối liên hệ giữa các giá trị dữ liệu trong CSDL. Luận văn đã áp dụng thử nghiệm trên bài toán bán hàng, khai phá tất cả các tập mục cổ phần cao không nhỏ hơn ngƣỡng quy định để từ đây có thể hoạch định các chiến lƣợc cụ thể trong kinh doanh mang lại hiệu quả cao.
Hướng phát triển của luận văn:
Nghiên cứu, cải tiến các thuật toán khai phá tập mục thƣờng xuyên, khai phá luật kết hợp, khai phá tập mục cổ phần cao đang là hƣớng nghiên cứu đƣợc nhiều nhà nghiên cứu quan tâm vì tính ứng dụng của nó vào nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh doanh. Trong thời gian tới mở rộng hƣớng nghiên cứu áp dụng lý thuyết xác suất để khai phá tập mục thƣờng xuyên, mở rộng nghiên cứu tập mục cổ phần cao là nghiên cứu tập mục lợi ích cao trong cơ sở dữ liệu giao tác cỡ lớn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt:
[1]. Vũ Đức Thi (1997), Cơ sở dữ liệu – Kiến thức và thực hành, Nhà xuất bản thống kê, Hà Nội.
[2]. Vũ Đức Thi, Nguyễn Huy Đức (2008), “Khai phá tập mục thƣờng xuyên cổ phần cao trong cơ sở dữ liệu lớn”. Tạp trí tin học và Điều khiển học
[3]. Vũ Đức Thi, Nguyễn Huy Đức (2008), “Thuật toán hiệu quả khai phá tập mục thƣờng xuyên cổ phần cao”, Kỷ yếu hội thảo Một số vấn đề chọn lọc về 0. [4]. Nguyễn Huy Đức (2003), “Khai phá luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu lớn”, Kỷ yếu hội thảo khoa học Quốc gia lần thứ nhất về nghiên cứu cơ bản và ueng dụng CNTT.
[5]. Nguyễn Huy Đức, luận án Tiến sĩ “Khai phá tập mục cổ phần cao và lợi ích cao trong cơ sở dữ liệu”, năm 2009.
Tiếng Anh:
[1] Agrawal R . And Srikant R. (1994), “Fast algorithm for mining association rules”, VLDB-94.
[2] Ashafi M., Taniar D., Smith K.(2004), “A new Approach of Eniminating Redundant Associatino Ruler”, Lecture Notes in Computer Science.
[3] CUCIS. Center for Ultra-scale Computing and Information Security, Northwestern University.