I. Tổng Quan Về Khám Phá Luật Kết Hợp Đại Số Gia Tử
Khai phá dữ liệu, đặc biệt là trích xuất luật kết hợp từ cơ sở dữ liệu, xuất phát từ bài toán nghiên cứu số liệu bán hàng trong siêu thị. Số liệu được biểu diễn dưới dạng bảng hai chiều, trong đó các cột thể hiện các loại mặt hàng (item), các hàng thể hiện các giao dịch (transactions) đã được tiến hành, số 1 cho thấy mặt hàng được mua, số 0 chỉ điều ngược lại. Từ bảng dữ liệu rất lớn này, người ta mong rút ra được các quy luật giúp cho quản lý, kiểu như "Nếu một người đã mua bánh mỳ và bơ, khả năng người đó cũng mua giăm bông là rất cao". Luật có dạng như vậy gọi là luật kết hợp và là hướng nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu. Về sau, người ta thấy sẽ là rất không đầy đủ nếu chỉ xem xét các cơ sở dữ liệu chỉ bao gồm các phần tử 0 và 1. Chẳng hạn, trong CSDL nhân sự của một cơ quan có các mục như tuổi, thu nhập. Để trích xuất ra các luật kết hợp, một phương pháp thường được sử dụng là chuyển số liệu trong CSDL đã cho về CSDL chỉ chứa các giá trị 0, 1 và áp dụng các kết quả đã có.
1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Khai Phá Dữ Liệu
Khai phá dữ liệu (Data Mining) là quá trình tìm kiếm, phát hiện các tri thức mới, tiềm ẩn, hữu dụng trong CSDL lớn. Khám phá tri thức (KDD) là mục tiêu chính của khai phá dữ liệu, do vậy hai khái niệm đó được xem như hai lĩnh vực tương đương nhau. Tuy nhiên, nếu phân chia một cách tách bạch thì khai phá dữ liệu là một bước chính trong quá trình KDD. Năm 1989, Fayyad, Piatetsky-Shapiro và Smyth đã đưa khái niệm Phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu để chỉ toàn bộ quá trình phát hiện các tri thức có ích từ các tập dữ liệu lớn; trong đó khai phá dữ liệu là một bước đặc biệt trong toàn bộ quá trình, sử dụng các giải thuật đặc biệt để chiết xuất ra các mẫu hay các mô hình từ dữ liệu.
1.2. Quá Trình Khám Phá Tri Thức Trong CSDL
Quá trình khám phá tri thức trong CSDL (KDD) là lĩnh vực liên quan đến các ngành như: thống kê, học máy, CSDL, thuật toán, trực quan hóa dữ liệu, tính toán song song và hiệu năng cao,… Mục đích của quá trình phát hiện tri thức là rút ra tri thức từ dữ liệu trong CSDL lớn. Quá trình KDD là quá trình gồm nhiều giai đoạn và lặp lại, mà trong đó sự lặp lại có thể xuất hiện ở bất cứ bước nào. Quá trình đó có thể được mô tả theo hình sau: (Hình 1 Các bước trong quá trình khai phá tri thức) Bước thứ nhất: Hình thành, xác định và định nghĩa bài toán. Là tìm hiểu lĩnh vực ứng dụng từ đó hình thành bài toán, xác định các nhiệm vụ cần phải hoàn thành.
II. Thách Thức Trong Khai Phá Luật Kết Hợp Truy Thống
Phương pháp trích xuất luật kết hợp mờ vẫn có một số điểm yếu cần khắc phục. Đó là sự phụ thuộc chủ quan rất lớn vào việc lựa chọn các hàm thuộc cho các tập mờ dẫn đến việc xử lý vừa phức tạp vừa có thể thiếu chính xác. Trong luận văn này, tôi trình bày việc giải bài toán trích xuất luật kết hợp mờ theo cách tiếp cận của Đại số gia tử, ở đó các giá trị độ thuộc mờ sẽ nhận được thông qua các giá trị định lượng ngữ nghĩa, được xác định dựa trên các kết quả nghiên cứu lý thuyết về ĐSGT đã có từ trước.
2.1. Hạn Chế Của Phương Pháp Tiếp Cận Mờ
Cách tiếp cận mờ để khai phá luật kết hợp tuy có nhiều ưu điểm so với phương pháp sử dụng dữ liệu nhị phân, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế. Một trong những hạn chế lớn nhất là sự phụ thuộc vào việc lựa chọn hàm thuộc. Việc chọn hàm thuộc phù hợp cho từng thuộc tính mờ đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu rộng và kinh nghiệm, và việc lựa chọn sai có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không có ý nghĩa.
2.2. Sự Phụ Thuộc Chủ Quan Vào Hàm Thuộc
Việc lựa chọn hàm thuộc thường mang tính chủ quan, dựa trên kinh nghiệm và hiểu biết của người phân tích. Điều này có thể dẫn đến sự khác biệt trong kết quả khai phá luật kết hợp giữa các nhà nghiên cứu khác nhau, ngay cả khi họ sử dụng cùng một bộ dữ liệu. Hơn nữa, việc lựa chọn hàm thuộc phù hợp có thể trở nên khó khăn hơn khi làm việc với các bộ dữ liệu phức tạp hoặc các thuộc tính có tính chất không rõ ràng.
III. Phương Pháp Khám Phá Luật Kết Hợp Dựa Trên ĐSGT
Trong luận văn này, tôi trình bày việc giải bài toán trích xuất luật kết hợp mờ theo cách tiếp cận của Đại số gia tử, ở đó các giá trị độ thuộc mờ sẽ nhận được thông qua các giá trị định lượng ngữ nghĩa, được xác định dựa trên các kết quả nghiên cứu lý thuyết về ĐSGT đã có từ trước. Tiếp cận đại số gia tử trong khai phá dữ liệu. Thuật toán khai phá luật kết hợp dựa trên lý thuyết đại số gia tử.
3.1. Giới Thiệu Về Lý Thuyết Đại Số Gia Tử
Lý thuyết Đại số gia tử (Hedge Algebra) là một công cụ toán học mạnh mẽ để mô hình hóa và xử lý thông tin không chắc chắn và không chính xác. Nó cung cấp một cách tiếp cận hình thức để biểu diễn các khái niệm mờ và các mối quan hệ giữa chúng. Trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, Đại số gia tử có thể được sử dụng để xử lý các thuộc tính mờ, các giá trị thiếu, và các thông tin không đầy đủ khác.
3.2. Tiếp Cận Đại Số Gia Tử Trong Khai Phá Dữ Liệu
Tiếp cận Đại số gia tử trong khai phá dữ liệu cho phép chúng ta xử lý các thuộc tính mờ một cách tự động và khách quan hơn. Thay vì phải lựa chọn hàm thuộc một cách chủ quan, chúng ta có thể sử dụng các công cụ và kỹ thuật của Đại số gia tử để xác định các giá trị độ thuộc một cách tự động dựa trên cấu trúc và tính chất của dữ liệu. Điều này giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn của người phân tích, và tăng tính khách quan và tin cậy của kết quả khai phá luật kết hợp.
IV. Thuật Toán Khám Phá Luật Kết Hợp Dựa Trên ĐSGT
Thuật toán khai phá luật kết hợp dựa trên lý thuyết đại số gia tử. Tài liệu tham khảo. Danh sách hình. Hình 1 Các bước trong quá trình khai phá tri thức.10 Hình 2 Mô hình ứng dụng luật .13 Hình 3 Ví dụ hàm thuộc.26 Hình 4 So sánh 2 bảng kết quả của 2 thuật toán .33
4.1. Xây Dựng Thuật Toán Khai Phá Luật Kết Hợp
Thuật toán khai phá luật kết hợp dựa trên Đại số gia tử bao gồm các bước sau: (1) Tiền xử lý dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu về dạng phù hợp để xử lý bằng Đại số gia tử. (2) Xác định các giá trị độ thuộc: Sử dụng các công cụ và kỹ thuật của Đại số gia tử để xác định các giá trị độ thuộc cho các thuộc tính mờ. (3) Khai phá luật kết hợp: Sử dụng các thuật toán khai phá luật kết hợp truyền thống, như Apriori, để tìm kiếm các luật kết hợp trong dữ liệu đã được xử lý bằng Đại số gia tử.
4.2. Ưu Điểm Của Thuật Toán Dựa Trên ĐSGT
Thuật toán khai phá luật kết hợp dựa trên Đại số gia tử có một số ưu điểm so với các phương pháp truyền thống. Thứ nhất, nó giảm thiểu sự phụ thuộc vào kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn của người phân tích. Thứ hai, nó tăng tính khách quan và tin cậy của kết quả khai phá luật kết hợp. Thứ ba, nó có thể xử lý các bộ dữ liệu phức tạp và các thuộc tính có tính chất không rõ ràng một cách hiệu quả hơn.
V. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Luật Kết Hợp Đại Số Gia Tử
Ứng dụng luật kết hợp trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống như: khoa học, hoạt động kinh doanh, tiếp thị, thương mại, phân tích thị trường chứng khoán, tài chính và đầu tư,. Ứng dụng luật kết hợp phải chỉ rõ các đặc điểm về: nguồn gốc, điều kiện áp dụng, phạm vi ứng dụng, mục đích ứng dụng.
5.1. Ứng Dụng Trong Lĩnh Vực Kinh Doanh và Tiếp Thị
Luật kết hợp có thể được sử dụng để phân tích hành vi mua hàng của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược tiếp thị và bán hàng hiệu quả hơn. Ví dụ, nếu một luật kết hợp cho thấy rằng khách hàng mua sản phẩm A thường mua sản phẩm B, thì nhà bán lẻ có thể đặt hai sản phẩm này cạnh nhau trên kệ hàng hoặc đưa ra các chương trình khuyến mãi đặc biệt cho khách hàng mua cả hai sản phẩm.
5.2. Ứng Dụng Trong Lĩnh Vực Tài Chính và Ngân Hàng
Luật kết hợp có thể được sử dụng để phát hiện các gian lận tài chính, đánh giá rủi ro tín dụng, và dự đoán xu hướng thị trường. Ví dụ, nếu một luật kết hợp cho thấy rằng các giao dịch có đặc điểm X thường liên quan đến gian lận, thì ngân hàng có thể tăng cường kiểm soát các giao dịch có đặc điểm này.
VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của Đại Số Gia Tử
Tóm lại, tính ứng dụng của khai thác luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu giao dịch là việc ứng dụng các tập luật tìm thấy trong đó nhằm vào những mục đích cụ thể và đạt được kết quả tốt. Một số thuật toán khai phá luật kết hợp. Ý tưởng thuật toán Apriori Apriori là một thuật giải được do Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski, Arun Swami đề xuất lần đầu vào năm 1993.
6.1. Tổng Kết Về Khám Phá Luật Kết Hợp
Khai phá luật kết hợp là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong khai phá dữ liệu, với nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Phương pháp tiếp cận dựa trên Đại số gia tử hứa hẹn sẽ mang lại những cải tiến đáng kể so với các phương pháp truyền thống, đặc biệt là trong việc xử lý các thuộc tính mờ và các thông tin không chắc chắn.
6.2. Hướng Nghiên Cứu Và Phát Triển Trong Tương Lai
Trong tương lai, có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán khai phá luật kết hợp dựa trên Đại số gia tử hiệu quả hơn, cũng như nghiên cứu các ứng dụng mới của phương pháp này trong các lĩnh vực khác nhau. Ngoài ra, việc kết hợp Đại số gia tử với các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác, như học máy và khai phá web, cũng là một hướng nghiên cứu đầy tiềm năng.
