Luận án này tập trung vào việc đề xuất mô hình dự đoán khai phá dữ liệu cho dự đoán truy cập Web để nâng cao hiệu quả về độ chính xác và thời gian xử lý cho khai phá dữ liệu mang tính chất tuần tự (còn gọi là dữ liệu phụ thuộc thời gian). Mời các bạn tham khảo chi tiết nội dung luận án này. Mời các bạn tham khảo! | BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIÊN THÔNG - TÓM TẮT LUẬN ÁN KHAI PHÁ DỮ LIỆU TUẦN TỰ ĐỂ DỰ ĐOÁN HÀNH VI TRUY CẬP WEB NCS NGUYỄN THÔN DÃ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. TÂN HẠNH TS. PHẠM HOÀNG DUY HÀ NỘI NĂM 2020 Công trình hoàn thành tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Người hướng dẫn khoa học TS. Tân Hạnh TS. Phạm Hoàng Duy Phản biện 1 Phản biện 2 Phản biện 3 Luận án được bảo vệ trước Hội đồng cấp Học viện tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 122 Hoàng Quốc Việt Hà Nội. Vào lúc Có thể tìm hiểu luận án tại Thư viện Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 1 MỞ ĐẦU Môi trường Web trong thời đại ngày nay trở thành một môi trường phổ biến cho giao tiếp tương tác và chia sẻ dữ liệu giữa các người dùng. Điều này dẫn đến hàng ngày hàng giờ dữ liệu đã không ngừng được tạo ra. Những dữ liệu này có thể được tận dụng để thiết kế và xây dựng các mô hình dự đoán đặc biệt là mô hình dự đoán hành vi truy cập Web để hỗ trợ ra quyết định. Hơn nữa sự phát triển không ngừng của các doanh nghiệp hiện đại đã tạo ra áp lực và thách thức không nhỏ cho các nhà nghiên cứu khai phá dữ liệu. Luận án này cố gắng giải quyết những khó khăn này bằng cách đề xuất các mô hình và giải pháp khai phá dữ liệu tuần tự để dự đoán hành vi truy cập Web hiệu quả hơn như nâng cao độ chính xác và giảm thời gian thực thi dự đoán. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu Để giải quyết bài toán khai phá dữ liệu tuần tự cho dự đoán truy cập Web nghiên cứu sinh đề ra 4 mục tiêu chính như sau 1 Nghiên cứu các bài báo liên quan đến luận án để tìm ra những ưu điểm hạn chế của các bài báo này từ cơ sở đó nghiên cứu sinh đề xuất các giải pháp tốt hơn cho dự đoán hành vi truy cập Web. 2 Tìm một mô hình cơ sở dữ liệu phù hợp để hỗ trợ cho dự đoán hành vi truy cập Web. 3 Tìm giải pháp tốt hơn để nâng cao tính chính xác cho dự đoán hành vi truy cập Web. 4 Tìm giải pháp tốt hơn để giảm thời gian thực thi dự đoán hành vi truy cập Web. Phạm vi nghiên cứu của luận án là khai phá dữ liệu tuần tự .
