TEXT MINING VÀ ỨNG DỤNG

Nếu giá trị ngẫu nhiên được sử dụng, có thể ta sẽ phải đối mặt với các vấn đề sau: - Thời gian học dài - Khó đạt được sự hội tụ Để tìm ra trọng số _wij_ liên kết giữa ti và tj, chúng ta [r]

Sự phát triển của công nghệ thông tin và việc ứng dụng công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực của đời sống, kinh tế xã hội trong nhiều năm qua cũng đồng nghĩa với lượng dữ liệu đã được các cơ quan thu thập và lưu trữ ngày một tích luỹ nhiều lên. Họ lưu trữ các dữ liệu này vì cho rằng trong nó ẩn c[r]

SMS Marketing là hình thức tiếp thị di động qua tin nhắn như : SMS text, SMS Brandname, Flash SMS… Mobile Marketing là nhóm các ứng dụng hỗ trợ doanh nghiệp liên lạc, quảng bá và kết nối với khách hàng của mình thông qua hình thức tương tác tới các thiết bị di động.

... sentences Incremental learning of data 11 Chapter Introduction association is investigated in this work In the association rule mining field, techniques for maintaining discovered association rules in. .. vectors Association analysis in data mining is to find interesting relationships hidden in[r]

Mục lục
Chương 1: Giới thiệu đề tài 3
1. Đặt vấn đề 3
2. Mục đích 3
3. Nội dung tiểu luận 4
Chương 2: Association Rule 5
I. Một số khái niệm về data mining 5
1. Khai phá dữ liệu (data mining) 5
2. Các tác vụ khai phá dữ liệu (data mining tasksfunctions) 5
II. Association Rule 7
1. Association Rule 7[r]

Theo Thông tư số 21/2010/TT-BTTTT , Lập Đề cương – dự toán chi tiết áp dụng cho các trường hợp đầu tư nângcấp, mở rộng khả năng ƯDCNTT hiện có sử dụng nguồn vốn sự nghiệp có mức dưới 03 tỷ đồng, bao gồm:+ Phát triển, nâng cấp phần mềm nội bộ;+ Mua sắm, nâng cấp, lắp đặt, cài đặt thiết bị CNTT (mạng,[r]

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT
LỜI MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1: TÌM HIỂU VỀ BÀI TOÁN 1
1.1 Mạng xã hội là gì?
1.2 Nhu cầu thực tế
1.3 Một số phương pháp đã được thực hiện
CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
2.1 Tổng quan về so khớp chuỗi, văn bản
2.1[r]

Contents I. Giới Thiệu Đề Tài 3 II. OLap 5 2.1. OLap là gì ? 5 2.2. Mô hình dữ liệu đa chiều 5 2.3. Giới thiệu dịch vụ OLAP (OLAP Services) của Microsoft SQL Server 7 2.4. So sánh OLAP với OLTP: 8 2.5. Các mô hình lưu trữ hỗ trợ OLAP 9 2.5.1. Mô hình Multidimensional OLAP (MOLAP) 9 2.5.2. Mô hình Re[r]

Contents
I. Giới Thiệu Đề Tài 3
II. OLap 5
2.1. OLap là gì ? 5
2.2. Mô hình dữ liệu đa chiều 5
2.3. Giới thiệu dịch vụ OLAP (OLAP Services) của Microsoft SQL Server 7
2.4. So sánh OLAP với OLTP: 8
2.5. Các mô hình lưu trữ hỗ trợ OLAP 9
2.5.1. Mô hình Multidimensional OLAP (MOLAP) 9
2.5.2. Mô hình Re[r]

_CÂU_ 1 "_Tại sao lại lựa chọn phơng pháp lấy nguyên hàm từng_ _phần_ ?", để trả lời câu hỏi này chúng ta sử dụng nhận xét:  Hàm số fx không có trong bảng nguyên hàm các TRANG 5 đ-ợc yê[r]

MỤC LỤC
MỤC LỤC 1
BẢNG CÁC KÝ HIỆU 3
LỜI NÓI ĐẦU 4
Chương 1: TỔNG QUAN 6
1.1 Khai phá dữ liệu 6
1.2 Luật kết hợp 10
1.2.1 Một số khái niệm liên quan. 10
1.2.2 Giải thuật Apriori khai phá tập hạng mục phổ biến 12
a. Bản chất 13
b. Ví dụ: 13
c. Giả mã 14
d. Nhận xét th[r]

Sự phát triển nhanh chóng của mạng Internet đã sinh ra một khối lượng
khổng lồ các dữ liệu dạng siêu văn bản (dữ liệu Web). Các tài liệu siêu văn
bản chứa đựng văn bản và thường nhúng các liên kết đến các tài liệu khác
phân bố trên Web. Ngày nay, Web bao gồm hàng tỉ tài liệu của hàng triệu tác
giả đ[r]

Giao thức truyền nhận của CAN hỗ trợ bộ lọc dữ liệu, chỉ node nào nhận được dữ liệu được truyền đi mới có xử lý tín hiệu đó, các node còn lại không phải là node nhận dữ liệu thì sẽ bỏ qu[r]

- Khai phá dữ liệu data mining: là giai đoạn thiết yếu, đây là bước quan trọng và tốn nhiều thời gian nhất của toàn bộ quá trình khám phá tri thức, đây là bước áp dụng những kỹ thuật kha[r]

Mục Lục :
I. OLAP là gì? 3
1. OLAP 3
2 Mô hình dữ liệu đa chiều là gì: 4
3 . Giới thiệu dịch vụ OLAP (OLAP Services) của Microsoft SQL Server 6
4 So sánh OLAP với OLTP 7
5 Các mô hình lưu trữ hỗ trợ OLAP 8
5.1 Mô hình Multidimensional OLAP (MOLAP) 8
5.3 Mô hình Hybird OLAP (HOLAP) 10
5.4 So sách[r]

4.Carry out research to obtain information related to your ideas.Good sources of data are Statistics Canada and various governmentdepartments such as Mining, Forestry, Fisheries, Environment,Agriculture, and the Canadian Wildlife Service (NOTE: some ofthese organizations have home pages on th[r]

Association RulesHawaii International Conference on SystemSciences (HICSS-40)January 2007David L. OlsonYanhong LiFuzzy Association Rules• Association rules mining providesinformation to assess significantcorrelations in large databases• IF X THEN Y– Initial data mining analysis– Not pr[r]