Một cách tiếp cận tìm tập phổ biến dựa trên giàn trong khai phá luật kết hợp

Bài viết Một cách tiếp cận tìm tập phổ biến dựa trên giàn trong khai phá luật kết hợp giới thiệu một kỹ thuật tìm tập phổ biến dựa trên giàn có độ phức tạp đa thức. Ưu điểm của cách tiếp cận này là bỏ qua giai đoạn tìm tập ứng viên như trong thuật toán Apriori mà tìm trực tiếp tập phổ biến.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Một cách tiếp cận tìm tập phổ biến dựa trên giàn trong khai phá luật kết hợp một ngữ cảnh hình thức cho trước. B Lương Văn Nghĩa, Lê Văn Sơn, Huỳnh Triệu Vỹ Trong các thuật toán giới thiệu, trước phạm MỘT CÁCH TIẾP CẬN TÌM TẬP PHỔ BIẾN tiên chúng tôi DỰA tính cơTRÊN sở của GIÀN ngữ cảnh, sau đó khái tính tất KẾT TRONG KHAI PHÁ LUẬT cả các HỢP khái niệm từ cơ sở. Ưu điểm của niệm định lý 4 trong bài báo này là có thể dễ dàng xác THE APPROACH FOR BUILDING THE FREQUENCY định quan hệSET BASED bao hàm ONkhái của các LATTICE niệm. nghĩ IN MINING ASSOCIATION RULES 2. Một số khái niệm cơ sở như Lương Văn Nghĩa , Lê Văn Sơn2 , Huỳnh 1 Triệu Sau đây Vỹ1 tôi trình bày một số khái chúng 1 ,Y) niệm cơ sở về giànhtrvy@yahoo.com Trường Đại học Phạm Văn Đồng; Email: nghia.itq@gmail.com, có liên quan. Để có thông tin 2 Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng; Email: levansupham2004@yahoo.com nghĩ chi tiết hơn về giàn, chúng ta có thể xem thêm trong [2]. tiếp Tóm tắt – Khai phá luật kết hợp trong các cơ sở dữ liệu giao dịch Abstract – In recently years, the Discovery of Association Rule on lớn là bài toán đã được nhiều người quan tâm nghiên cứu. Bài toán Định nghĩa 1. Một ngữ cảnh hình thức the transaction of large databases has been the most interesting giữa khai phá luật kết hợp thường được thực hiện qua hai bước. Trong problem in research. The problem of mining association rule is đó, bước đầu tiên là tìm tập phổ biến và bước thứ hai tìm các luật (formal usually context) performed K:= through steps. The trong two(G,M,I), đóset frequency G,isM là in found X kết hợp dựa trên tập phổ biến tìm được. Hiện đã có rất nhiều thuật first step, and building the association rule based on the previous hai tập và I là quan hệ giữa G và M. Các phần tử nối toán tìm tập phổ biến và thuật toán đề xuất sinh giàn từ quan hệ nhị result of frequency set is second step. In fact, we had many phân, tuy nhiên các thuật toán này có độ phức tạp rất lớn. Trong bài của G được algorithms to find gọi là các đối the frequency settượng, các phần and to propose tử của for generating được báo này chúng tôi giới thiệu một kỹ thuật tìm tập phổ biến dựa trên lattices from binary relationships. However, those algorithms still giàn có độ phức tạp đa thức. Ưu điểm của cách tiếp cận này là bỏ ...