Khám Phá Dữ Liệu và Luật Kết Hợp Hiện Đại

• Người hướng dẫn: PGS. Đoàn Văn Bản
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Khám Phá Dữ Liệu và Luật Kết Hợp Hiện Đại
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Hà Nội

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
• 1.1. Khai phá dữ liệu
• 1.2. Mục tiêu của khai phá dữ liệu
• 1.3. Khái niệm khai phá dữ liệu
• 1.4. Quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu
• 1.5. Kiến trúc một hệ thống khai phá dữ liệu
• 2. CHƯƠNG 2: LUẬT KẾT HỢP
• 2.1. Phát biểu bài toán khai phá luật kết hợp
• 2.2. Luật kết hợp có thuộc tính số
• 2.3. Phương hướng tiếp cận trong khai phá luật kết hợp
• 3. CHƯƠNG 3: KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP MỜ
• 3.1. Khái niệm tập mờ trong lĩnh vực khai phá dữ liệu
• 3.2. Rời rạc hóa dữ liệu dựa vào tập mờ
• 3.3. Một số thuật toán khai phá luật kết hợp mờ
• 3.4. Thuật toán khai phá luật kết hợp mờ MFAMI
• 3.5. Giới thiệu về thuật toán
• 4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN MFAMI
• 4.1. Dữ liệu hình trong viễn thông
• 4.2. Một số ứng dụng khai phá dữ liệu trong viễn thông
• 4.3. Cài đặt thuật toán MFAMI trên cơ sở dữ liệu này
• 4.4. Nguồn dữ liệu cơ sở dữ liệu điện thoại
• 4.5. Mô tả cấu trúc dữ liệu
• 4.6. Kết quả cài đặt thuật toán
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Khám Phá Dữ Liệu Mục Tiêu Ứng Dụng

Khai phá dữ liệu (Data Mining) đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong bối cảnh dữ liệu ngày càng tăng. Mục tiêu chính là biến lượng lớn dữ liệu thô thành thông tin hữu ích và tri thức giá trị. Theo J. Kamber [19], công nghệ khai phá dữ liệu là một bước tiến hóa mới của công nghệ CSDL. Các nhà nghiên cứu từ nhiều lĩnh vực như thống kê, trực quan hóa, trí tuệ nhân tạo, và học máy đều đóng góp vào lĩnh vực này. Khai phá dữ liệu bao gồm nhiều hướng tiếp cận và kỹ thuật, kế thừa từ CSDL, học máy, trí tuệ nhân tạo, lý thuyết thông tin, xác suất thống kê và tính toán hiệu năng cao. Các bài toán chủ yếu trong Data Mining là phân lớp/dự đoán, phân cụm, khai phá luật kết hợp, và khai phá chuỗi.

1.1. Mục Tiêu Cốt Lõi Của Khám Phá Dữ Liệu Data Mining

Mục tiêu cốt lõi của khám phá dữ liệu là trích xuất tri thức từ dữ liệu. Ở mức tổng quát, mục đích chính là mô tả và dự đoán. Dự đoán sử dụng các biến trong CSDL để dự đoán giá trị chưa biết hoặc giá trị tương lai. Mô tả hướng tới việc tìm ra các mẫu mô tả dữ liệu. Dự đoán và mô tả có tầm quan trọng khác nhau đối với các thuật toán Data Mining. Các bài toán cụ thể bao gồm mô tả khái niệm, quan hệ kết hợp, phân cụm, phân lớp, hồi quy, mô hình phụ thuộc, phát hiện biến đổi và độ lệch.

1.2. Định Nghĩa Khám Phá Dữ Liệu Data Mining Chi Tiết

Khai phá dữ liệu là một bước trong quá trình khám phá tri thức trong CSDL (Knowledge Discovery), thực thi một thuật toán Data Mining để tìm ra các mẫu từ dữ liệu theo khuôn dạng thích hợp [15]. Lĩnh vực Data Mining và Knowledge Discovery đã thu hút các phương pháp, thuật toán và kỹ thuật từ nhiều chuyên ngành nghiên cứu khác nhau như học máy, thu thập mẫu, CSDL, thống kê, trí tuệ nhân tạo, thu thập tri thức trong hệ chuyên gia. Tính phong phú và đa dạng đó đã dẫn đến một thực trạng là tồn tại một số quan niệm khác nhau về lĩnh vực nghiên cứu gần gũi nhất với lĩnh vực này - Knowledge Discovery.

II. Các Bước Chính Trong Quy Trình Khám Phá Tri Thức KDD

Quá trình khám phá tri thức (Knowledge Discovery) thường được chia thành các bước rõ ràng. Đầu tiên là trích chọn dữ liệu, lựa chọn tập dữ liệu cần khai phá từ các nguồn lớn. Tiếp theo là tiền xử lý dữ liệu, làm sạch và cấu hình lại dữ liệu để loại bỏ nhiễu và sự không phù hợp. Sau đó, dữ liệu được biến đổi thành dạng thích hợp cho Data Mining. Cuối cùng, các mẫu thông tin và mối liên hệ được biểu diễn và đánh giá để trích xuất tri thức hữu ích. Theo Faɣɣad, Ρiaƚeƚsk̟ɣ-SҺaρiг0, SmɣƚҺ [15], việc nghiên cứu phát triển lĩnh vực Data Mining và Knowledge Discovery là nhằm giải quyết tình trạng “ngập tràn thông tin mà thiếu thốn tri thức”.

2.1. Trích Chọn Dữ Liệu Data Selection Trong KDD

Trích chọn dữ liệu (Data Selection) là bước trích chọn những tập dữ liệu cần được khai phá từ các tập dữ liệu lớn (databases, data warehouses, data repositories) ban đầu theo một số tiêu chí nhất định. Bước này đảm bảo rằng chỉ những dữ liệu liên quan và có giá trị mới được đưa vào các bước xử lý tiếp theo, giúp tăng hiệu quả và giảm thiểu tài nguyên tính toán.

2.2. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Data Preprocessing Hiệu Quả

Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) là giai đoạn làm sạch dữ liệu và cấu hình lại. Các kỹ thuật được áp dụng để đối phó với tính không đầy đủ, nhiễu và không phù hợp của dữ liệu. Bước này cũng cố gắng giảm dữ liệu bằng các phương pháp tổng hợp và nhóm, các phương pháp nén dữ liệu, histograms, lấy mẫu. Ngoài ra, các kỹ thuật rời rạc hóa dữ liệu (Binning, rời rạc hóa dựa vào histograms, dựa vào entropy, dựa vào phân khoảng, .v) có thể được sử dụng để làm giảm số lượng các giá trị cho một thuộc tính liên tục. Sau bước này, dữ liệu được làm sạch, hoàn chỉnh, thống nhất.

2.3. Biến Đổi Dữ Liệu Data Transformation Trong KDD

Trong bước biến đổi dữ liệu (Data Transformation), dữ liệu được chuyển dạng hoặc hợp nhất thành dạng thích hợp cho Data Mining. Biến đổi dữ liệu có thể liên quan đến việc làm mịn và chuẩn hóa dữ liệu. Sau bước này, dữ liệu đã sẵn sàng cho bước Data Mining. Mục đích của bước này là chuẩn bị dữ liệu sao cho phù hợp với các thuật toán khai phá, giúp tăng độ chính xác và hiệu quả của quá trình khai phá.

III. Kiến Trúc Hệ Thống Khám Phá Dữ Liệu Các Thành Phần

Kiến trúc điển hình của một hệ thống Data Mining bao gồm các nguồn dữ liệu, máy chủ CSDL/kho dữ liệu, cơ sở tri thức, thành phần khai phá dữ liệu, đánh giá mẫu và giao diện người dùng. Các nguồn dữ liệu có thể là CSDL, kho dữ liệu, World Wide Web, hoặc các kho chứa dữ liệu khác. Cơ sở tri thức chứa các tri thức hiện có về miền ứng dụng, được sử dụng để tăng tính hiệu quả của thành phần Data Mining. Thành phần Data Mining áp dụng các kỹ thuật để khai phá các mẫu thông tin và mối liên hệ đặc biệt trong dữ liệu.

3.1. Nguồn Dữ Liệu Đa Dạng Cho Hệ Thống Data Mining

Nguồn dữ liệu cho các hệ thống Data Mining bao gồm CSDL, kho dữ liệu, World Wide Web, hoặc các kho chứa dữ liệu kiểu bất kỳ khác, hoặc tổ hợp các kiểu đã liệt kê. Các kỹ thuật làm sạch dữ liệu và tích hợp dữ liệu có thể được thực hiện trên dữ liệu. Việc lựa chọn nguồn dữ liệu phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo chất lượng và tính hữu ích của tri thức được khai phá.

3.2. Cơ Sở Tri Thức Knowledge Base Trong Data Mining

Cơ sở tri thức (Knowledge Base) là tri thức miền được sử dụng để hướng dẫn việc tìm kiếm hoặc đánh giá sự thú vị của các mẫu thú vị. Tri thức này có thể bao gồm các mức phân cấp khái niệm, được sử dụng để tổ chức các thuộc tính hoặc giá trị thuộc tính thành các cấp trừu tượng. Tri thức như độ tin cậy của người sử dụng, có thể được sử dụng để đánh giá độ thú vị của mẫu cũng có thể được bao gồm. Các ví dụ khác của tri thức miền là các ràng buộc thú vị bổ sung hoặc ngưỡng, và siêu dữ liệu (ví dụ, mô tả dữ liệu từ nhiều nguồn không đồng nhất).

3.3. Thành Phần Khai Phá Dữ Liệu Data Mining Component

Thành phần khai phá dữ liệu (Data Mining Component) là thành phần cần thiết đối với hệ thống Data Mining, bao gồm một tập các chức năng như mô tả, phân tích tính kết hợp và tính tương quan, phân lớp, dự báo, phân tích cụm, phân tích ngoại lai, và phân tích tiến hóa. Thành phần này sử dụng các thuật toán và kỹ thuật khác nhau để trích xuất các mẫu và tri thức từ dữ liệu.

IV. Luật Kết Hợp Association Rules Khái Niệm Ứng Dụng

Luật kết hợp (Association Rules) là một kỹ thuật quan trọng của Data Mining, được đề xuất vào năm 1993 và phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây. Các nghiên cứu về luật kết hợp gần đây tập trung xây dựng các thuật toán khai phá luật kết hợp mới, hiệu quả hoặc cải tiến, phát triển các thuật toán hiệu quả hơn từ các thuật toán đã có. Ý tưởng liên kết luật kết hợp với lý thuyết tập mờ đã xuất hiện từ vài năm trước. Ý tưởng ban đầu xuất phát từ nỗ lực để xử lý các thuộc tính số trong CSDL, trong đó việc phân chia các giá trị số vào các tập rõ có thể dẫn đến việc đánh giá cao hơn hoặc thấp các giá trị ở gần biên.

4.1. Phát Biểu Bài Toán Khai Phá Luật Kết Hợp Chi Tiết

Bài toán khai phá luật kết hợp (Association Rules) tìm kiếm các mối quan hệ giữa các mục trong một tập dữ liệu. Ví dụ, trong phân tích giỏ hàng, luật kết hợp có thể phát hiện ra rằng khách hàng mua sản phẩm A thường cũng mua sản phẩm B. Các luật kết hợp được đánh giá dựa trên các độ đo như độ hỗ trợ (support), độ tin cậy (confidence), và độ nâng (lift). Việc khai phá luật kết hợp giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả.

4.2. Các Hướng Tiếp Cận Chính Trong Khai Phá Luật Kết Hợp

Trong lịch sử tồn tại và phát triển của bài toán khai phá luật kết hợp (Association Rules), có nhiều hướng tiếp cận chính. Các thuật toán như Apriori, Eclat, và FP-Growth là những thuật toán phổ biến được sử dụng để khai phá luật kết hợp. Các hướng tiếp cận khác bao gồm khai phá luật kết hợp mờ, khai phá luật kết hợp định lượng, và khai phá luật kết hợp đa mức. Mỗi hướng tiếp cận có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại dữ liệu và yêu cầu khai phá khác nhau.

V. Khai Phá Luật Kết Hợp Mờ Fuzzy Association Rules Hiện Đại

Khai phá luật kết hợp mờ (Fuzzy Association Rules) kết hợp lý thuyết tập mờ với khai phá luật kết hợp để xử lý các thuộc tính số và dữ liệu không chắc chắn. Tập mờ cho phép một phần tử thuộc về nhiều tập khác nhau, giúp khắc phục vấn đề đánh giá sai lệch các giá trị gần biên. Lý thuyết tập mờ cung cấp các công cụ cần thiết để thực hiện các tính toán trên các cấu trúc dữ liệu khác nhau. Việc sử dụng logic mờ trong mô hình quan hệ cung cấp một cách hiệu quả để xử lý dữ liệu số với các thông tin không chính xác, không chắc chắn hoặc không đầy đủ. Một số nghiên cứu đã chứng minh được hiệu suất vượt trội của logic mờ trong Data Mining và kho dữ liệu [36].

5.1. Khái Niệm Tập Mờ Fuzzy Sets Trong Khai Phá Dữ Liệu

Tập mờ (Fuzzy Sets) là một khái niệm quan trọng trong khai phá dữ liệu, cho phép các phần tử thuộc về một tập với mức độ khác nhau. Thay vì chỉ thuộc hoặc không thuộc, một phần tử có thể có mức độ thuộc từ 0 đến 1. Điều này giúp xử lý các thuộc tính số và dữ liệu không chắc chắn một cách hiệu quả hơn. Ví dụ, một người có thể được coi là "cao" với mức độ 0.8, thay vì chỉ đơn giản là "cao" hoặc "không cao".

5.2. Rời Rạc Hóa Thuộc Tính Dựa Vào Tập Mờ Ưu Điểm

Rời rạc hóa thuộc tính dựa vào tập mờ (Fuzzy Sets) là một phương pháp chuyển đổi các thuộc tính số thành các tập mờ. Phương pháp này có nhiều ưu điểm so với rời rạc hóa truyền thống, bao gồm khả năng xử lý dữ liệu không chắc chắn và giảm thiểu sự mất mát thông tin. Bằng cách sử dụng các hàm thuộc, các giá trị số được ánh xạ vào các tập mờ, cho phép khai phá các luật kết hợp mờ một cách hiệu quả.

VI. Ứng Dụng Thực Tế Khai Phá Dữ Liệu Trong Viễn Thông

Khai phá dữ liệu (Data Mining) có nhiều ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm thương mại, tài chính, y học, giáo dục, và viễn thông. Trong lĩnh vực viễn thông, Data Mining được sử dụng để phân tích hành vi khách hàng, dự đoán churn rate, phát hiện gian lận, và tối ưu hóa mạng lưới. Các thuật toán khai phá luật kết hợp, phân cụm, và phân lớp được áp dụng để trích xuất tri thức từ dữ liệu viễn thông, giúp các nhà cung cấp dịch vụ đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh và cải thiện chất lượng dịch vụ.

6.1. Các Dữ Liệu Chính Trong Lĩnh Vực Viễn Thông

Các dữ liệu chính trong lĩnh vực viễn thông bao gồm thông tin về cuộc gọi, tin nhắn, dữ liệu sử dụng internet, thông tin khách hàng, và thông tin về mạng lưới. Các dữ liệu này được thu thập và lưu trữ trong các CSDL lớn, cung cấp nguồn tài nguyên phong phú cho các ứng dụng Data Mining. Việc phân tích các dữ liệu này giúp các nhà cung cấp dịch vụ hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.

6.2. Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu Để Tối Ưu Hóa Quy Trình

Khai phá dữ liệu (Data Mining) có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình trong lĩnh vực viễn thông. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu về cuộc gọi và tin nhắn, các nhà cung cấp dịch vụ có thể phát hiện ra các mẫu sử dụng bất thường và ngăn chặn gian lận. Bằng cách phân tích dữ liệu về mạng lưới, họ có thể tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên và cải thiện chất lượng dịch vụ. Các ứng dụng này giúp giảm chi phí và tăng doanh thu cho các nhà cung cấp dịch vụ.