KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU LỚN

KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP CHO CƠ SỞ DỮ LIỆU GIA TĂNG
Chương 1: Trình bày tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu, trong đó có đềcập đến khái niệm tri thức, dữ liệu, quá trình khám phá tri thức, nhiệm vụ và các kỹ thuật khám phá tri thức.

Chương 2: Trình bày về luật kết hợp, trong đó trình bà[r]

1MỞ ĐẦU1. Tính cấp thiết của đề tàiHơn một thập niên trở lại đây, khai phá dữ liệu đã trở thànhmột trong những hướng nghiên cứu chính trong lĩnh vực khoa họcmáy tính và công nghệ tri thức. Hàng loạt nghiên cứu, đề xuất rađời đã được thử nghiệm và ứng dụng thành công vào đ[r]

chính là thực hiện quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (KnowledgeDiscovery in Database) mà trong đó kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining)cho phép phát hiện những tri thức tiềm ẩn. Để lấy được thông tin mang tính trithức trong khối dữ[r]

TRANG 1 1 NGHIÊN CỨU LUẬT KẾT HỢP VÀ THỬ NGHIỆM KHAI PHÁ CƠ SỞ DỮ LIỆU HỢP ĐÔNG GIAO NHẬN VẬN TẢI TẠI CÔNG TY STC VIỆT NAM NHẰM PHÁT HIỆN RA XU HƢỚNG VỀ CÁC ĐIỀU KHOẢN GIAO NHẬN VẬN TẢI [r]

KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP VỚI DỮ LIỆU PHÂN TÁN DỰA TRÊN MÔ HÌNH MAPREDUCE
Chương 1: TỔNG QUAN KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Chương 2: KHAI PHÁ LUÂṬ KẾT HƠP
Chương 3: TỔNG QUAN MÔ HÌNH LÂP̣ TRÌNH MAPREDUCE
Chương 4: ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP TRONG MÔ HÌNH MAPREDUCE

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]

2.2 Kiến trúc một hệ thống khai thác dữ liệu điển hình. 10 3. Kiểu dữ liệu khai thác trong khai thác dữ liệu. 13 3.1 Nguyên tắc. 13 3.2 Những thách thức khai thác dữ liệu trong các hệ thống lưu trữ điển hình. 13 4. Các nguyên tắc sáng tạo điển hình dùng t[r]

doanh thu của mặt hàng B tăng hay giảm với xác suất là bao nhiêu (2). Với câu hỏidạng (1) hệ thống OLTP gặp rất nhiều khó khăn khi trả lời, để trả lời chúng mộtcách nhanh chóng chúng ta cần phải sử dụng những công cụ chuyên dụng và caocấp hơn như OLAP (xem 0). Còn với những câu hỏi dạng (2) thì việc[r]

Tìm hiểu được những ưu điểm cũng như những khó khăn trong việc đào tạo theo tín chỉ, sử dụng phần mềm mã nguồn mở Weka cho việc sinh ra các luật kết hợp nhằm phục vụ việc phân loại. Xây dựng một hệ thống tư vấn môn học cho sinh viên nhằm trợ giúp sinh viên định hướng được tro[r]

THEN Luật i là luật được tư vấn cho người dùng END END 5 con cháu hoặc các đột biến của các giải pháp tốt. Thuật toán sẽ kết thúc khi một họ các giải pháp thành công được sinh ra. I.3. ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG GIÁO DỤC Hiện đã có rất nhiều nghiên cứu về[r]

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu hệ thống hóa cơ sở khoa học trong dự báo, ứng dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu, học máy trong dự báo làm cơ sở xây dựng mô hình dự báo dịch bệnh tả có sự kết hợp dữ liệu không gian, thời gian và khí hậu. Phạm vi không gian nghiên cứu áp dụng mô hình là toàn bộ th[r]

I. LỜI NÓI ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay xuất hiện nhiều loại thiết bị ghi điện tử số như máy quét, microphone, máy ảnh và máy quay cũng như sư phát triển mạnh mẽ của của các bộ nhớ lưu trữ của máy tính và sự phát triển mạnh mẽ của Internet làm cho hệ thống cơ sở dữ liệu đa phương tiện vô cùng l[r]

Khai phá dữ liệu phát hiện luật kết hợp và ứng dụng đối với kho dữ liệu của ngân hàng Nguyễn Thị Thu Trang Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ phần mềm; Mã số: 60 48 10 Người hướng dẫn: PGS.TS. Vũ Đức Thi Năm bảo vệ: 2008 Abstract: Tìm hiể[r]

trong khai phá dữ liệu, nhằm tìm kiếm, phát hiện các cụm, các mẫu dữ liệu tự nhiêntiềm ẩn, quan trọng trong tập dữ liệu lớn, từ đó cung cấp thông tin, tri thức hữu ích choviệc ra quyết định”.Như vậy phân cụm dữ liệu là quá trình chia một tập