Luận Án Tiến Sĩ Hệ Tư Vấn Dựa Trên Phân Tích Hàm Ý Thống Kế

- Thứ nhất là đề xuất phương pháp phân lớp các độ đo hấp dẫn khách quan dựa trên tiếp cận bất đối xứng sử dụng các tham số hàm ý thống kê. Phương pháp này giúp biểu thị mối quan hệ biến thiên giữa của các độ đo hấp dẫn khách quan với các tham số hàm ý thống kê. Từ đó, người dùng có thể chọn được độ đo phù hợp cho ứng dụng cụ thể.
- Thứ hai là đề xuất mô hình tư vấn dựa trên tiếp cận bất đối xứng sử dụng luật kết hợp và độ đo chỉ số hàm ý thống kê. Mô hình này giải quyết một lớp bài toán tư vấn khi các thuộc tính điều kiện và thuộc tính quyết định trên cùng một đối tượng dựa trên luật kết hợp, chỉ số hàm ý thống kê và khuynh hướng biến thiên hàm ý thống kê. Người dùng cung cấp giá trị của các thuộc tính điều kiện để mô hình đưa ra các gợi ý giúp người dùng chọn các giá trị cho các thuộc tính quyết định. Mô hình được thực nghiệm trên hai tập dữ liệu: tập dữ liệu chuẩn (Lenses) và tập dữ liệu tuyển sinh của Trường Đại học Trà Vinh. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đưa ra các luật tư vấn cho người dùng có thuộc tính quyết định chính xác so với dữ liệu thực tế.

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Huỳnh Xuân Hiệp, TS. Đặng Hoài Phương
• Tác giả: Phan Quốc Nghĩa
• Số trang: 181
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Đà Nẵng 2018

Link Download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.3&view=32207
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1