Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Cải Tiến Khai Thác Hiệu Quả Tập Phổ Biến

Ngày nay với sự phát triển của khoa học kỹ thuật và internet , nhu cầu lưu trữ, chia sẻ thông tin ngày một tăng, vì vậy mà đòi hỏi con người cần phải xử lý một lượng khổng lồ dữ liệu trong một thời gian ngắn để đáp ứng nhu cầu của mình. Chính vì thế mà khai thác dữ liệu đã ra đời và ngày càng phát triển để giúp con người có thể xử lý thông tin hiệu quả hơn. Khai thác dữ liệu là kỹ thuật tìm ra các dữ liệu quan trọng, cần thiết, các qui luật hữu dụng từ một tập dữ liệu thô khổng lồ ban đầu. Tập phổ biến là một khái niệm trong khai thác dữ liệu cho biết độ phổ biến của phần tử trong tập hợp dữ liệu. Việc tìm ra các tập phổ biến này là rất quan trọng trong quá trình khai thác dữ liệu. Hiện nay đã có rất nhiều thuật toán cho phép tìm tập phổ biến như APRIORI, FP-GROWTH, ECLAT, BITTABLEFI…. tuy nhiên vẫn còn nhiều hạn chế. Nhằm khắc phục các hạn chế của các thuật toán hiện có, giảm thiểu thời gian khai thác tập phổ biến, đặc biệt trong việc khai thác tập phổ biến từ một dữ liệu khổng lồ ban đầu, đề tài tập trung vào việc tìm ra các giải thuật cải tiến giúp cho việc khai thác tập phổ biến nhanh và hiệu quả hơn, đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng cao của con người trong tất cả các lĩnh vực của cuộc sống.

• Luận văn thạc sĩ tin học
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
  
• Người hướng dẫn: PGS.TS Lê Hoài Bắc
• Tác giả: Nguyễn Thế Hùng
• Số trang: 88
• Kiểu file: PDF-TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Duy Tân 2014

Link Download
https://drive.google.com/file/d/1LtrnfuRZCyIqJFJWlBHr3Z9KaW_7Cx6n
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1