Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Mô hình mới trên cây nén cho khai phá tập mục lợi ích cao

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Bài viết Mô hình mới trên cây nén cho khai phá tập mục lợi ích cao đề xuất mô hình CWU (Candidate Weight Utility) trên cây tiền tố nén mẫu lợi ích. Xây dựng thuật toán CTU-PRO+ dựa trên thuật toán CTU-PRO và sử dụng mô hình bài viết đề xuất CWU. | Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 9-10/7/2015 DOI: 10.15625/vap.2015.000170 MÔ HÌNH MỚI TRÊN CÂY NÉN CHO KHAI PHÁ TẬP MỤC LỢI ÍCH CAO Đậu Hải Phong1, Đoàn Văn Ban2, Đỗ Thị Mai Hường3 1 2 Khoa Toán và Tin học, Trường Đại học Thăng Long Phòng các hệ thống phần mềm tích hợp, Viện Công nghệ thông tin 3 Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự phong4u@gmail.com, dvban@ioit.ac.vn, dohuong@gmail.com TÓM TẮT: Hiện nay, một trong những vấn đề được quan tâm trong khai phá dữ liệu là tìm kiếm tập lợi ích cao từ cơ sở dữ liệu lớn. Trong kỹ thuật tìm kiếm tập lợi ích cao thì cả giá trị lợi ích và số lượng khác nhau của từng phần tử trong giao dịch đều được xem xét. Một vấn đề khó khăn trong kỹ thuật này là số lượng các tập các ứng viên được sinh ra là rất lớn vì tập lợi ích cao không có tính chất đóng. Hầu hết các thuật toán khai phá tập lợi ích cao như: UP-Growth, Udepth, Two-Phase, PB, CTU-PRO, đều sử dụng mô hình TWU (Transactions Weight Utility) để tỉa tập ứng viên. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất mô hình CWU (Candidate Weight Utility) trên cây tiền tố nén mẫu lợi ích. Xây dựng thuật toán CTU-PRO+ dựa trên thuật toán CTU-PRO và sử dụng mô hình chúng tôi đề xuất CWU. Kết quả thử nghiệm thuật toán CTU-PRO+ cho thấy thời gian thực hiện với các thuật toán Two-Phase, CTU-PRO cho kết quả tốt hơn Từ khóa: Khai phá dữ liệu, tập lợi ích, tập phổ biến, CWU, TWU I. GIỚI THIỆU Khai phá tập phổ biến là nhiệm vụ quan trọng trong khai phá tri thức và có ứng dụng rộng rãi trong kinh doanh, khoa học và các lĩnh vực khác. Mục tiêu của khai phá tập phổ biến là tìm ra các phần tử cùng xuất hiện với một tần suất lớn hơn một ngưỡng tối thiểu cho trước trong cơ sở dữ liệu giao dịch. Tuy nhiên, khai phá tập phổ biến vẫn tồn tại một số hạn chế như: các phần tử trong giao dịch có sự quan trọng ngang nhau và không xem xét số lượng của nó hay trọng lượng liên quan như giá hoặc lợi nhuận. Vì vậy, mô .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Giáo trình Mô hình hóa sản phẩm cơ khí (Nghề: Vẽ và thiết kế trên máy tính - Cao đẳng): Phần 1 - Trường CĐ nghề Việt Nam - Hàn Quốc thành phố Hà Nội

Tái cấu trúc đầu tư công trong khuôn khổ đổi mới mô hình tăng trưởng của Việt Nam

Khóa luận: Sự tham gia của người dân trong việc xây dựng mô hình nông thôn mới trên địa bàn xã Phú Lâm, huyện Tiên Du, tỉnh Bắc Ninh - Nguyễn Thị Lan

Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu và ứng dụng kiểm chứng mô hình cho các hệ thống phát triển trên môi trường Lustre/SCADE

Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật môi trường: Đánh giá hiệu quả của một số mô hình xã hội hóa bảo vệ môi trường và đề xuất các giải pháp khuyến khích công tác xã hội hóa bảo vệ môi trường trên địa bàn Hà Nội

Tổng quan các mô hình kinh doanh trên Web

Nghiên cứu mô hình sạc năng lượng cho xe điện và phương án bố trí mô hình trên đường phục vụ du lịch tại thành phố Đà Nẵng

Vận dụng mô hình cải cách hành chính công trên thế giới vào Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ Giáo dục học: Xây dựng một số mô hình vật lý trên máy tính nhằm hỗ trợ học sinh tự lực và sáng tạo trong dạy học chương “Dòng điện trong các môi trường” - Vật lý 11 – Nâng cao

Ứng dụng mô hình AERMOD mô phỏng lan truyền bụi mịn PM2,5 do phát thải của các phương tiện giao thông cơ giới đường bộ trên địa bàn thành phố Hà Nội theo kịch bản biến đổi khí hậu và quy hoạch 2030-2050
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.