KHAI PHÁ DỮ LIỆU BẰNG LUẬT KẾT HỢP

SQLStructured Query LanguageNgôn ngữ truy vấn có cấu trúcMỞ ĐẦUKhai phá dữ liệu trong những năm gần đây đã và đang được ứng dụng rộng rãitrong nhiều lĩnh vực như: Ngân hàng, Tài chính và thị trường chứng khoán,Thương mại, Giáo dục, Y tế, Sinh học, Bưu chính viễn thông, … với nhiều hướngtiếp c[r]

http://www.lrc-tnu.edu.vnViết thuê luận văn thạc sĩLuanvanaz@mail.com - 0972.162.399quảng cáo, tiếp thị, quản lý hàng tồn kho và dự trữ hàng. Các luật kết hợp cũngđược sử dụng cho các ứng dụng khác như dự đoán lỗi, cho các mạng điện thoạibằng việc xác định các sự kiện xuất hiện trước đ[r]

Khai phá luật kết hợp trong khai phá dữ liệu

BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa trước, BÀI TẬP VÀ ĐỀ THI MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU DATA MINING, đại học nguyễn tất thành, tổng hợp các bài tập của các khóa trước

45LỜI MỞ ĐẦUkhai phá: Gia tăng tốc độ, cải thiện chất lượng, tính dễ hiểu của các kết quả thuNhư đã biết, trong những năm gần đây công nghệ thông tin phát triển vôcùng nhanh chóng và được ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực đời sống xãhội, nhất là trong quản lý, một lĩnh vực mà yếu tố khoa học công[r]

Khai phá dữ liệu trong mô hKhai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hình dữ liệu dạng khối Khai phá dữ liệu trong mô hì[r]

Trong thời buổi hiện đại ngày nay, công nghệ thông tin cũng như những ứng dụng của nó không ngừng phát triển, lượng thông tin và cơ sở dữ liệu được thu thập và lưu trữ cũng tích lũy ngày một nhiều lên. Con người cũng vì thế mà cần có thông tin với tốc độ nhanh nhất để đưa ra quyết định dựa trên lượn[r]

- Luật kết hợp mờ (fuzzy association rules)- Luật kết hợp với thuộc tính được đánh trọng số (association rulewith weighted items)- Luật kết hợp song song (parallel mining of association rule)1.1.3. Thuật toán khai phá luật kết hợpNhững thuật to[r]

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN KHO DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁDỮ LIỆU1.1. Sự cần thiết của khai phá dữ liệu1.1.1. Những nghiên cứu về thị trường của khái phá dữ liệuTheo Giga Research-một tổ chức nghiên cứu nổi tiếng của Mỹ ước tính thịtruowgf khai phsa dữu liệu bao gồm phần mềm và dịch vụ sẽ vượt[r]

1.2.1. Khai phá dữ liệuTri thức đạt được từ quá trình khai pháTri thức đạt được có thể có tính mô tả hay dự đoán tùythuộc vào quá trình khai phá cụ thể.Mô tả (Descriptive): có khả năng đặc trưng hóa các thuộc tínhchung của dữ liệu được khai phá (Tình huố[r]

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài
Trong hoạt động nghiên cứu khoa học, các bài báo khoa học đóng một vai trò rất quan trọng. Nó không chỉ là một bản báo cáo về một công trình nghiên cứu, mà còn là một đóng góp cho kho tàng tri thức của thế giới. Khoa học tiến bộ cũng nhờ một phần lớn vào thông tin từ n[r]

DANH MỤC CÁC BẢNG4DANH MỤC CÁC HÌNH5LỜI MỞ ĐẦU6CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU71.1.Tổng quan về khai phá dữ liệu 171.2.Quy trình tổng quát thực hiện khai phá dữ liệu71.3.Tiến trình khám phá tri thức khi đi vào một bài toán cụ thể81.4.Một số kỹ thuật dùng trong Data Mining91.4.1.Cây quyết địn[r]

MỞ ĐẦU

Trong những năm gần đây, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin
đã làm tăng số lượng giao dịch thông tin trên Internet một cách đáng kể. Phương
thức sử dụng giấy tờ trong giao dịch đã dần được số hóa chuyển sang các dạng
văn bản lưu trữ trên máy tính hoặc truyền tải trên mạng.[r]

[3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data MiningTechniques”, Springer-Verlag, 2008.[4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory,Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.[5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S. Yu, Rajeev Motwani, andVipin Kumar, “N[r]

TRANG 1 ASSOCIATION RULES Hawaii International Conference on System Sciences HICSS-40 January 2007 TRANG 2 FUZZY ASSOCIATION RULES • ASSOCIATION RULES MINING PROVIDES INFORMATION TO ASSE[r]