Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Khai thác tập phổ biến có trọng số dựa trên cấu trúc N-LIST
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Khai thác tập phổ biến có trọng số dựa trên cấu trúc N-LIST
Anh Minh
127
8
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết đề xuất một cấu trúc mở rộng của N-list là WN-list (Weighted N-list) để giải quyết bài toán khai thác tập phổ biến có trọng số trên CSDL trọng số. Đầu tiên, một số định lý được phát triển để tính toán độ phổ biến trọng số của itemset, sau đó thuật toán NFWI được đề xuất trên cơ sở các định lý đó để khai thác nhanh tập phổ biến có trọng số. Các thử nghiệm trên nhiều loại cơ sở dữ liệu (thưa và dày) cho thấy phương pháp đề xuất hiệu quả hơn so với các phương pháp khai thác tập phổ biến có trọng số hiện có, đặc biệt là khi ngưỡng phổ biến nhỏ. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI 10.15625 vap.2016.00031 KHAI THÁC TẬP PHỔ BIẾN CÓ TRỌNG SỐ DỰA TRÊN CẤU TRÚC N-LIST Bùi Danh Hường 1 Võ Đình Bảy2 Nguyễn Duy Hàm3 1 Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học Đại học An ninh Nhân dân 2 Khoa công nghệ thông tin Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh 3 Bộ môn Toán Tin học Đại học An ninh Nhân dân buidanhhuong@gmail.com vd.bay@hutech.edu.vn duyham@gmail.com TÓM TẮT Khai thác tập phổ biến là bài toán quan trọng trong khai thác dữ liệu. Đã có nhiều phương pháp khác nhau được đề xuất để giải quyết bài toán này. Trong đó cấu trúc N-list được đề xuất bởi Deng với việc sử dụng hướng tiếp cận lai giữa cây FP và cây liệt kê đã đạt được hiệu quả đáng khích lệ. Tuy nhiên phương pháp này mới chỉ khai thác trên cơ sở dữ liệu CSDL nhị phân truyền thống. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một cấu trúc mở rộng của N-list là WN-list Weighted N-list để giải quyết bài toán khai thác tập phổ biến có trọng số trên CSDL trọng số. Đầu tiên một số định lý được phát triển để tính toán độ phổ biến trọng số của itemset sau đó thuật toán NFWI được đề xuất trên cơ sở các định lý đó để khai thác nhanh tập phổ biến có trọng số. Các thử nghiệm trên nhiều loại cơ sở dữ liệu thưa và dày cho thấy phương pháp đề xuất hiệu quả hơn so với các phương pháp khai thác tập phổ biến có trọng số hiện có đặc biệt là khi ngưỡng phổ biến nhỏ. Từ khóa Khai thác dữ liệu khai thác tập phổ biến tập phổ biến có trọng số WN-list. I. GIỚI THIỆU Từ khi được đề xuất bởi Agrawal và các đồng sự 1 khai thác tập phổ biến FI đã trở thành một chủ đề nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực khai thác dữ liệu. Nhiều phương pháp khác nhau đã được đề xuất để giải quyết bài toán này góp phần nâng cao hiệu quả khai thác FI. Các phương pháp hiện có có thể được chia làm 4 nhóm chính như sau Các phương pháp theo hướng tiếp cận Apriori Hướng tiếp cận Apriori 2 đặc trưng bởi việc sinh và kiểm tra các ứng viên cấp k
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
COOC CFI: Thuật toán hiệu quả khai thác tập phổ biến đóng trên dữ liệu giao dịch
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phương pháp khai thác theo chiều ngang để trích xuất các tập phổ biến
DYN-mRI: Thuật toán khai thác nhanh tập hiếm tối thiểu với ngưỡng phổ biến động
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phương pháp phân vùng phân cấp trong khai thác tập phổ biến
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Khai thác dàn tập phổ biến đóng sử dụng cấu trúc DSBV
Khai thác tập phổ biến có trọng số dựa trên cấu trúc N-LIST
Sử dụng diffset để khai thác tập đóng được gán trọng phổ biến trên cơ sở dữ liệu số lượng
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Khai thác Top-rank K cho tập đánh trọng trên cơ sở dữ liệu có trọng số
Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Khai thác tập phổ biến tương quan hiếm sử dụng thuật toán Cori
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu và ứng dụng Hadoop để khai thác tập phổ biến
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.