Phương pháp gia tăng ma trận độ hỗ trợ trên khối dữ liệu và trên lát cắt khi tập đối tượng thay đổi

Bài viết đề xuất phương pháp gia tăng để tính gia tăng ma trận độ hỗ trợ, từ đó tính ma trận độ chính xác và ma trận độ phủ trên khối dữ liệu có tập đối tượng thay đổi để sinh các luật quyết định. Các thuật toán để tính gia tăng ma trận độ hỗ trợ trên khối quyết định và trên các lát cắt của nó cũng đã được đề xuất khi tăng hoặc giảm tập đối tượng. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Huế ngày 07-08 6 2019 DOI PHƯƠNG PHÁP GIA TĂNG MA TRẬN ĐỘ HỖ TRỢ TRÊN KHỐI DỮ LIỆU VÀ TRÊN LÁT CẮT KHI TẬP ĐỐI TƯỢNG THAY ĐỔI Trịnh Đình Thắng1 Đỗ Thị Lan Anh2 Trần Minh Tuyến3 Cao Hồng Huệ4 1 2 4 Viện Công nghệ Thông tin Trƣờng Đại học Sƣ Phạm Hà Nội 2 3 Đại học Công Đoàn thangdhsp2@ tuyentm@ TÓM TẮT Báo cáo đề xuất phương pháp gia tăng để tính gia tăng ma trận độ hỗ trợ từ đó tính ma trận độ chính xác và ma trận độ phủ trên khối dữ liệu có tập đối tượng thay đổi để sinh các luật quyết định. Các thuật toán để tính gia tăng ma trận độ hỗ trợ trên khối quyết định và trên các lát cắt của nó cũng đã được đề xuất khi tăng hoặc giảm tập đối tượng Độ phức tạp của các thuật toán này trên khối quyết định và trên lát cắt cũng đã được phát biểu và chứng minh. Ngoài ra việc so sánh độ phức tạp thời gian của hai phương pháp gia tăng tính Sup và tính Acc Cov cũng đã được đề cập ở đây. Từ khóa Phương pháp gia tăng ma trận độ hỗ trợ ma trận độ chính xác ma trận độ phủ khối dữ liệu khối quyết định. I. GIỚI THIỆU Quá trình nghiên cứu một mô hình và thuật toán để phát hiện các luật quyết định khi tập đối tƣợng trên khối dữ liệu thay đổi đã đƣợc các tác giả quan tâm nghiên cứu. Mục tiêu của bài báo này là từ mô hình bổ sung và loại bỏ đối tƣợng ra khỏi khối dữ liệu đề xuất thuật toán tính gia tăng ma trận độ hỗ trợ trên khối dữ liệu và trên các lắt cắt của nó sau đó tính ma trận độ chính xác và ma trận độ phủ làm cơ sở để tìm ra các luật quyết định có ý nghĩa trên khối dữ liệu và trên lát cắt khi tập các đối tƣợng thay đổi. Độ phức tạp tính toán của các thuật toán này cũng đã đƣợc phát biểu và chứng minh ở đây. II. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN Khối Định nghĩa 1 Gọi R id A1 A2 . An là một bộ hữu hạn các phần tử trong đó id là tập chỉ số hữu hạn khác rỗng Ai i là các thuộc tính. Mỗi thuộc .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.