Luận Văn Thạc Sĩ: Tìm Hiểu Thuật Toán Khai Phá Tập Mục Lợi Ích Cao và Ứng Dụng

Trường đại học

Đại học Thái Nguyên

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn

2016

84
1
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ TẬP MỤC PHỔ BIẾN

1.1. Khái niệm về khai phá tri thức và khai phá dữ liệu

1.2. Quá trình khai phá dữ liệu

1.3. Một số kỹ thuật khai phá dữ liệu

1.4. Một số ứng dụng của khai phá dữ liệu

1.5. Khai phá tập mục phổ biến

1.6. Tập mục phổ biến và luật kết hợp

1.7. Thuật toán khai phá tập mục phổ biến

1.7.1. Thuật toán Apriori

1.7.2. Thuật toán FP-growth

1.8. Một số hướng mở rộng của bài toán khai phá tập mục phổ biến

2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ THUẬT TOÁN HIỆU QUẢ KHAI PHÁ TẬP MỤC LỢI ÍCH CAO

2.1. Bài toán tập mục lợi ích cao

2.1.1. Các khái niệm liên quan đến khai phá tập mục lợi ích cao

2.2. Bài toán khai phá tập mục lợi ích cao

2.2.1. Thuật toán Hai pha

2.2.2. Các bước thực hiện của thuật toán Hai pha

2.2.3. Thuật toán HUI - Miner

2.2.3.1. Giới thiệu thuật toán
2.2.3.2. Cấu trúc của utility-list
2.2.3.3. Khai phá tập mục lợi ích cao

3. CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM ỨNG DỤNG

3.1. Bài toán phát hiện nhóm mặt hàng mang lại lợi nhuận cao trên tập dữ liệu bán hàng của siêu thị Yên Bái

3.2. Mô tả dữ liệu

3.3. Xây dựng chương trình

3.4. Thực nghiệm khai phá tìm tập mục lợi ích cao

3.5. Ý nghĩa của kết quả thực nghiệm

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu "Khám Phá Thuật Toán Khai Phá Tập Mục Lợi Ích Cao" mang đến cái nhìn sâu sắc về các thuật toán khai thác dữ liệu, đặc biệt là trong việc tối ưu hóa lợi ích từ các tập mục. Nội dung chính của tài liệu tập trung vào việc phân tích và áp dụng các thuật toán hiệu quả, giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách thức khai thác dữ liệu để tối đa hóa giá trị thông tin.

Độc giả sẽ tìm thấy nhiều lợi ích từ tài liệu này, bao gồm việc nắm bắt các phương pháp khai thác dữ liệu tiên tiến và cách áp dụng chúng vào thực tiễn. Để mở rộng thêm kiến thức, bạn có thể tham khảo tài liệu "Luận văn thạc sĩ khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ sử dụng phủ tối thiểu và lớp tương đương", nơi cung cấp cái nhìn sâu hơn về phụ thuộc hàm trong khai phá dữ liệu. Ngoài ra, tài liệu "Luận văn một số thuật toán phân cụm trong khai phá dữ liệu" sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các thuật toán phân cụm, một phần quan trọng trong khai thác dữ liệu. Cuối cùng, tài liệu "Khai phá dữ liệu trong ác cơ sở dữ liệu quan hệ lớn và các kho dữ liệu" sẽ mở rộng thêm kiến thức về cách khai thác dữ liệu trong các hệ thống lớn.

Những tài liệu này không chỉ giúp bạn củng cố kiến thức mà còn mở ra nhiều cơ hội để áp dụng vào thực tiễn, từ đó nâng cao khả năng khai thác dữ liệu của bạn.