Luận văn: Một số phương pháp xây dựng cây quyết định trong khai phá dữ liệu

Luận văn thạc sĩ về các phương pháp xây dựng cây quyết định trong khai phá dữ liệu. Nghiên cứu chuyên sâu cho ngành công nghệ thông tin 1.01.10.

Chuyên ngành

Khai Phá Dữ Liệu

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Tiểu Luận
72
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

MỞ ĐẦU

1. CHƢƠNG 1: SƠ LƢỢC VỀ KHAI PHÁ TRI THỨC

1.1. Dữ liệu và tri thức

1.2. Khai phá tri thức

1.2.1. Các quá trình khai phá tri thức

2. KHAI PHÁ DỮ LIỆU

2.1. Khái niệm khai phá dữ liệu

2.2. Mục tiêu của khai phá dữ liệu

2.3. Chức năng của khai phá dữ liệu

2.4. Phương pháp khai phá dữ liệu

2.5. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu

2.6. Các thách thức khi khai phá dữ liệu

2.7. Các yêu cầu khi khai phá dữ liệu

2.8. Đánh giá, kết luận

3. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN

4. CÂY QUYẾT ĐỊNH

4.1. Khái niệm chung

4.2. Xây dựng cây quyết định

4.3. Cắt tỉa cây quyết định

4.4. Đánh giá cây quyết định

5. CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ

5.1. Cơ sở dữ liệu quan hệ

5.2. Đại số quan hệ

5.3. Phụ thuộc hàm

5.4. Phụ thuộc hàm xấp xỉ

6. MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH

7. THUẬT TOÁN XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH

7.1. Thuật toán CLS

7.2. Thuật toán ID3 (Interative Dichotomizer)

7.3. Thuật toán xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm

8. CẮT TỈA CÂY QUYẾT ĐỊNH

9. ĐÁNH GIÁ CÁC THUẬT TOÁN VÀ KẾT LUẬN

10. ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM

10.1. BÀI TOÁN THỬ NGHIỆM

10.1.1. Mô tả bài toán

10.1.2. Mục đích thực hiện bài toán

10.2. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC

10.3. MỘT SỐ HÌNH ẢNH CỦA CHƢƠNG TRÌNH

10.3.1. Giao diện hệ thống

10.3.2. Giao diện xây dựng cây quyết định

10.3.3. Cây quyết định dựa theo thuật toán CLS

10.3.4. Cây quyết định theo thuật toán ID3

10.3.5. Cây quyết định theo thuật toán C4

10.3.6. Xây dựng cây quyết định theo phụ thuộc hàm xấp xỉ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Xây Dựng Cây Quyết Định Trong CNTT

Luận văn thạc sĩ tập trung vào việc sử dụng cây quyết định trong khai phá dữ liệu, một lĩnh vực ngày càng quan trọng trong công nghệ thông tin. Với sự bùng nổ của dữ liệu, các phương pháp hiệu quả để trích xuất thông tin có giá trị trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Luận văn này sẽ đi sâu vào các phương pháp xây dựng cây quyết định, một kỹ thuật mạnh mẽ cho việc phân loại và dự đoán. Mục tiêu là tổng hợp kiến thức về các kỹ thuật xây dựng mô hình cây quyết định dựa trên các thuật toán khác nhau, cũng như phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm của cơ sở dữ liệu quan hệ. Điều này giúp phục vụ công tác nghiên cứu chuyên môn cũng như đưa các kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng cây quyết định vào thực tế.

1.1. Tầm Quan Trọng của Cây Quyết Định trong Khai Phá Dữ Liệu

Kỹ thuật cây quyết định đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, tài chính, khoa học kỹ thuật, ngân hàng, thương mại, giáo dục và y tế. Khả năng biểu diễn tri thức một cách trực quan và dễ hiểu là một ưu điểm lớn. Các thuật toán như Hunt, ID3, C4.5, và các kỹ thuật dựa trên phụ thuộc hàm quan hệ đều đóng góp vào sự phong phú của lĩnh vực này. Như John Naisbett đã cảnh báo “Chúng ta đang ngập chìm trong dữ liệu mà vẫn đói tri thức” [1], khẳng định tầm quan trọng của việc khai phá dữ liệu.

1.2. Mục Tiêu và Phạm Vi Nghiên Cứu của Luận Văn Thạc Sĩ

Luận văn hướng đến việc làm rõ các kỹ thuật khai phá tri thức từ dữ liệu sử dụng cây quyết định. Nội dung chính bao gồm tổng quan về khai phá dữ liệu, các khái niệm cơ bản, các phương pháp xây dựng cây quyết định và ứng dụng thử nghiệm. Luận văn cũng sẽ so sánh các kỹ thuật xây dựng cây quyết định và đưa ra bài toán ứng dụng thử nghiệm để từ đó áp dụng một phương pháp khai phá dữ liệu cho bài toán đã nêu ra, từ đó thiết kế các modul cho triển khai bài toán.

II. Thách Thức và Vấn Đề Trong Xây Dựng Cây Quyết Định

Việc xây dựng cây quyết định không phải lúc nào cũng dễ dàng. Các thách thức bao gồm việc xử lý dữ liệu nhiễu, dữ liệu không đầy đủ, và dữ liệu biến đổi liên tục. Lựa chọn thuộc tính để phân chia dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và độ phức tạp của mô hình cây quyết định. Sự quá khớp (overfitting) là một vấn đề thường gặp, khi mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới.

2.1. Khó Khăn Khi Xử Lý Dữ Liệu Lớn và Phức Tạp

Dữ liệu thực tế thường phức tạp, nhập nhằng, đa dạng và có tính chất thời gian. Việc khai phá dữ liệu dựa trên một tập cơ sở dữ liệu lớn với số lượng thuộc tính và bản ghi quá đa dạng và phong phú dẫn đến độ phức tạp của bài toán quá lớn, không gian tìm kiếm rộng. Dữ liệu phụ thuộc vào thời gian và tính chất của dữ liệu thay đổi vào thời điểm quan sát hay khai phá nên tính đúng đắn hay tri thức khai phá được phụ thuộc vào thời điểm sử dụng.

2.2. Vấn Đề Lựa Chọn Thuộc Tính và Tránh Quá Khớp

Việc lựa chọn thuộc tính để phân chia dữ liệu ảnh hưởng đến độ phức tạp và kết quả của cây quyết định. Sự quá khổ (overfitting) thường xảy ra khi mô hình không phù hợp với tri thức dữ liệu dạng mới. Để khắc phục, cần sử dụng các thuật toán kiểm tra chéo kết hợp với các nguyên tắc cụ thể như thống kê, dự đoán, cắt tỉa.

III. Các Phương Pháp Xây Dựng Cây Quyết Định ID3 C4

Luận văn sẽ phân tích chi tiết các thuật toán cây quyết định phổ biến như ID3, C4.5, và CART. Mỗi thuật toán có những ưu điểm và nhược điểm riêng. ID3 sử dụng Information Gain để lựa chọn thuộc tính, trong khi C4.5 cải tiến bằng cách sử dụng Gain Ratio để xử lý các thuộc tính có nhiều giá trị. CART sử dụng Gini Impurity và có khả năng xử lý cả dữ liệu phân loại và dữ liệu số. So sánh các thuật toán này về độ chính xác, tốc độ, và khả năng xử lý các loại dữ liệu khác nhau là một phần quan trọng của nghiên cứu.

3.1. Phân Tích Chi Tiết Thuật Toán ID3 và Ưu Nhược Điểm

Thuật toán ID3 do Quinlan [7] đưa ra là một trong những thuật toán xây dựng cây quyết định sử dụng thông tin thu được (information gain) để ước lượng, lựa chọn thuộc tính phân lớp. Tại mỗi đỉnh, một thuộc tính có thông tin thu được lớn nhất sẽ được chọn để phân chia tập đối tượng. Entropy cho phép xác định tính không thuần khiết của một mẫu với dữ liệu bất kỳ. Information Gain là đại lượng dùng để đưa ra độ ưu tiên được chọn của các thuộc tính [5][9][12][13].

3.2. So Sánh C4.5 và CART Cải Tiến và Ứng Dụng Thực Tế

C4.5 là sự kế thừa và cải tiến của ID3. Thuật toán C4.5 này có thể xử lý dữ liệu liên tục và rời rạc. Thuật toán này cũng được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế, bao gồm phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán rủi ro tín dụng và phân loại tài liệu. CART (Classification and Regression Trees) có thể xử lý cả biến mục tiêu phân loại và liên tục. CART sử dụng kỹ thuật cắt tỉa cây để ngăn chặn overfitting. Kết quả thu được là cây quyết định, chúng là một dạng biểu diễn tri thức có thể được sử dụng cho các hoạt động khác.

IV. Xây Dựng Cây Quyết Định Dựa Trên Phụ Thuộc Hàm Trong CSDL

Luận văn cũng sẽ khám phá phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Điều này liên quan đến việc sử dụng các ràng buộc về dữ liệu để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình cây quyết định. Phụ thuộc hàm xấp xỉ (approximate functional dependency ) và phương pháp phát hiện các phụ thuộc hàm xấp xỉ đã được nhiều tác giả đề cập đến và được ứng dụng trong nhiều bài toán phân lớp của data mining ([18], [23]).

4.1. Ứng Dụng Phụ Thuộc Hàm Xấp Xỉ Loại 1 và Loại 2

Một phụ thuộc hàm xấp xỉ là một phụ thuộc hàm hầu như đúng trên một quan hệ r (đa số các bộ của r thoả mãn điều kiện của phụ thuộc hàm). approx(XY) = 1 – (max{|s|, s là tập con của r và XY đúng trên s}/|r|). 0   < 1, ta nói rằng X xác đị nh hàm Y mức  (hoặc nói rằng giữa X, Y có phụ thuộc hàm xấp xỉ loại 2 mức ), ký hiệu là X >Y nếu với mọi cặp bộ t1, t2  r, mà (t1(X), t2(X))  thì ta cũng có (t1(Y), t2(Y))  .

4.2. Sử Dụng Khoảng Cách và Phần Tử Ngoại Lai Trong Xây Dựng

Các phần tử ngoại lai được xác định dựa trên sự khác biệt của một nhóm các phần tử này đối với đa số các phần tử khác trong một tập dữ liệu (khác biệt về khoảng cách, khác biệt về phân phối. Xác định phần tử ngoại lai theo luật (Rules Base) dựa trên việc các phần tử trong một quan hệ không tuân theo các ràng buộc, qui tắc cho trước.Các (qui tắc) ràng buộc được đề cập bao gồm những ràng buộc về cấu trúc của CSDL (phụ thuộc hàm, các dạng chuẩn,.) hoặc các ràng buộc về ngữ nghĩa mà các phần tử trong quan hệ phải tuân theo.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn và Đánh Giá Hiệu Quả Các Phương Pháp

Luận văn sẽ trình bày một số ứng dụng thực tiễn của cây quyết định trong các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, cây quyết định có thể được sử dụng để dự đoán rủi ro tín dụng trong ngân hàng, phân loại bệnh nhân trong y tế, hoặc phân tích hành vi khách hàng trong thương mại điện tử. Đánh giá hiệu quả của các phương pháp khác nhau trên các bộ dữ liệu thực tế là một bước quan trọng để xác định phương pháp nào phù hợp nhất cho từng loại bài toán.

5.1. Bài Toán Ứng Dụng Dự Đoán Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng

Xây dựng mô hình dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên thông tin cá nhân, lịch sử tín dụng, và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Dữ liệu sẽ được tiền xử lý, lựa chọn thuộc tính quan trọng, và xây dựng cây quyết định để phân loại khách hàng thành các nhóm rủi ro khác nhau. Sử dụng thuật giải di truyền (Genetic Algorithm-GA), phương pháp khai phá dữ liệu sử dụng hệ chuyên gia, phương pháp khai phá dữ liệu sử dụng thống kê.

5.2. So Sánh Độ Chính Xác và Tốc Độ Của Các Thuật Toán

So sánh độ chính xác, thời gian huấn luyện, và khả năng mở rộng của các thuật toán ID3, C4.5, và CART trên các bộ dữ liệu khác nhau. Đánh giá tác động của việc sử dụng phụ thuộc hàm đối với độ chính xác của mô hình. Thực hiện phân tích xử lý, tính toán dữ liệu một cách tự động cho mỗi quá trình xử lý dữ liệu để tìm ra tri thức.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Cây Quyết Định

Luận văn sẽ kết luận bằng cách tóm tắt những đóng góp chính và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo. Các hướng nghiên cứu có thể bao gồm việc phát triển các thuật toán cây quyết định mới, cải thiện khả năng xử lý dữ liệu lớn, hoặc tích hợp cây quyết định với các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác. Vấn đề nhập nhằng, không chắc chắn của dữ liệu cũng cần được quan tâm, với những dữ liệu dạng này gây nên sự phát sinh lỗi hoặc tri thức không đúng. Mối quan hệ, liên quan giữa các thuộc tính cũng phải được xét đến, bộ thuộc tính hay giá trị có cấu trúc phân cấp, phân lớp hay có mối liên quan với nhau đôi khi cũng gây nên các lỗi trong cơ sở dữ liệu phục vụ khai phá.

6.1. Tổng Kết Những Đóng Góp Của Luận Văn Về Cây Quyết Định

Tổng hợp và phân tích các phương pháp xây dựng cây quyết định, so sánh hiệu quả của các thuật toán khác nhau, và trình bày ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện khả năng xử lý dữ liệu lớn và tích hợp cây quyết định với các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác.

6.2. Hướng Phát Triển Thuật Toán và Ứng Dụng trong Tương Lai

Nghiên cứu các phương pháp kết hợp cây quyết định với các kỹ thuật học sâu (deep learning) để tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn. Khám phá các ứng dụng mới của cây quyết định trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, robot học, và y học chính xác. Cần có một hệ thống khai phá dữ liệu có thể khai phá được đa dạng mô hình chứa đựng được nhiều ứng dụng và mong đợi khác nhau của người dùng. Hơn nữa, các hệ thống khai phá dữ liệu nên có thể khám phá các mô hình ở nhiều mức độ trừu tượng khác nhau.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Công nghệ thông tin đã và đang trở thành lĩnh vực nghiên cứu, ứng dụng và triển khai có hiệu quả trong đời sống kinh tế, xã hội. Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong các ngành khoa học, kinh tế, xã hội đã mang lại những hiệu quả to lớn không thể phủ nhận. Với các ngành khoa học, kinh tế - xã hội nơi có những kho dữ liệu khổng lồ thì việc tìm kiếm, truy xuất và đưa ra những thông tin cần thiết phù hợp với thời gian và yêu cầu là không dễ dàng và chính vì thế một thế hệ mới các phương pháp tiếp cận, phương pháp nghiên cứu, và các kỹ thuật, công cụ cho phép phân tích, tổng hợp, khai phá tri thức từ dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả đã được các nhà khoa học quan tâm và nghiên cứu. Một trong những lĩnh vực nghiên cứu các phương pháp ứng dụng khai phá dữ liệu, tìm kiếm tri thức, kết xuất tri thức … từ dữ liệu là cây quyết định (decision tree) cũng được nghiên cứu từ nhiều năm trước đây và đã có những kết quả khả quan và mang lại hướng ứng dụng có hiệu quả cao.

Ngày nay, kỹ thuật khai phá dữ liệu dựa trên cây quyết định đã được áp dụng và mạng lại hiệu quả cho nhiều ngành, nhiều lĩnh vực như: kinh tế, tài chính, khoa học - kỹ thuật, ngân hàng, thương mại, giáo dục, y tế,… Các kỹ thuật khai phá dữ liệu bằng cây quyết định rất đa dạng và phong phú như các kỹ thuật dựa trên các thuật toán Hunt, ID3, C4.5, … và kỹ thuật xây dựng cây quyết đinh dựa trên các phụ thuộc hàm trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Với mong muốn làm rõ hơn các kỹ thuật khai phá tri thức từ dữ liệu sử dụng cây quyết định nhằm phục vụ công tác nghiên cứu chuyên môn cũng như mong muốn đưa các kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng cây quyết định vào thực tế nên tôi lựa chọn thực hiện luận văn tốt nghiệp sau đại học là “Một số phƣơng pháp xây dựng cây quyết định trong khai phá dữ liệu”. Mục đích khi thực hiện luận văn này là tổng hợp các kiến thức về kỹ thuật khai phá dữ liệu bằng các kỹ thuật xây dựng cây quyết định dựa trên các thuật toán và phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm của cơ sở dữ liệu quan hệ. Nội dung chính của luận văn bao gồm 5 chương, trong đó: 4 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Chƣơng 1.

Tổng quan, chương này trình bày khái quát về các vấn đề về khai phá dữ liệu, các thách thức gặp phải khi sử dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu và các ứng dụng của khai phá dữ liệu và tình hình nghiên cứu về khai phá dữ liệu nói chung và kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng cây quyết định nói riêng ở thế giới và nước ta. Các khái niệm cơ bản, bao gồm các khái niệm cơ bản về khai phá dữ liệu, cây quyết định, các khái niệm trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Một số phƣơng pháp xây dựng cây quyết định, chương này là trọng tâm của luận văn đề cập đến phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên các thuật toán khai phá dữ liệu bằng cây quyết định bao gồm các thuật toán CLS, ID3, C4.5 và phương pháp xây dựng cây quyết định dựa trên phụ thuộc hàm xấp xỉ trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Ứng dụng thử nghiệm, chương này so sánh các kỹ thuật xây dựng cây quyết định và đưa ra bài toán ứng dụng thử nghiệm để từ đó áp dụng một phương pháp khai phá dữ liệu cho bài toán đã nêu ra, từ đó thiết kế các modul cho triển khai bài toán.

Đánh giá, kết luận, chương này đưa ra các đánh giá, kết luận và các phân tích sau khi thực hiện luận văn. Trong luận văn, các trích dẫn của các tác giả khác liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu đặt trong dấu ngoặc vuông [ ]. 5 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com CHƢƠNG 1. SƠ LƢỢC VỀ KHAI PHÁ TRI THỨC 1.

Dữ liệu và tri thức Trong những năm gần đây, dưới sự tác động mạnh mẽ của khoa học và công nghệ đặc biệt là công nghệ thông tin và truyền thông thì các dữ liệu cần được lưu trữ ngày càng lớn do đặc trưng của dữ liệu là thông tin, có thông tin là có dữ liệu. Chúng ta có thể có nhiều dạng dữ liệu khác nhau cho nhiều lĩnh vực khác nhau nhưng cũng có thể các dữ liệu lại có một sự quan hệ tương đối mật thiết và chặt chẽ với nhau và không phải dữ liệu nào thu được cũng hoàn toàn chính xác hoặc phù hợp với yêu cầu của con người. Từ dữ liệu, con người phải tiến một bước dài trước khi xác định được tri thức trong khi con người luôn luôn mong muốn có được một tri thức đúng về một vấn đề cụ thể nào đó. Tri thức chính là động lực quan trọng trong quá trình phát triển và tiến bộ của con người nói riêng và văn minh nhân loại nói chung dù rằng những khái niệm chính xác về tri thức, bản chất của tri thức, quá trình hình thành của tri thức, mối quan hệ của các đối tượng trong thế giới với tri thức,… vẫn đang được tranh luận và chưa có câu trả lời thỏa đáng nhưng trong mọi lĩnh vực từ khoa học, công nghệ, kỹ thuật,… đến kinh tế, văn hóa, xã hội tri thức luôn luôn được tìm kiếm, phát hiện và tác động ngày càng lớn đến sự phát triển của loài người.

Sự phong phú về thông tin, dữ liệu cùng với khả năng kịp thời khai thác chúng đã mang lại những năng suất và chất lượng cao trong công tác quản lý, hoạt động kinh tế, phát triển sản xuất và dịch vụ,… tuy nhiên, các yêu cầu về thông tin, tri thức trong các dữ liệu đó đặc biệt là công tác quyết định ngày càng đòi hỏi chất lượng cao hơn, kịp thời hơn và nhều tri thức hơn nhằm hỗ trợ việc ra quyết định của mình. Không phải ngẫu nhiên mà John Naisbett đã cảnh báo “Chúng ta đang ngập chìm trong dữ liệu mà vẫn đói tri thức” [1], điều đó cũng báo trước việc ứng dụng công nghệ thông tin đang chuyển sang một thời kỳ mới mà mục đích chủ yếu của công nghệ thông tin là giúp con người nhiều hơn trong 6 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com quá trình tìm kiếm, khai phá tri thức từ dữ liệu, biến đổi từ sự giàu có về thông tin thành sự giàu có về tri thức. Các khái niệm thông tin, dữ liệu và tri thức luôn có quan hệ chặt chẽ, mật thiết với nhau và khó phân biệt được bằng các định nghĩa rõ ràng. Ta có thể hiểu thông tin như là khái niệm chung nhất bao gồm mọi sự hiểu biết về các sự vật, hiện tượng, quan hệ,… mà con người thu nhận được qua các giác quan, giao tiếp, khảo sát, thực nghiệm, nghiên cứu, lý giải,… Dữ liệu có thể được mô tả bởi các giá trị cho các sự kiện, hiện tượng cụ thể còn tri thức có thể được xem như là những hiểu biết có mức độ khái quát, về các mối quan hệ có quy luật giữa các thuộc tính của đối tượng, các sự vật, hiện tượng mà con người thu được sau khi “chân lý hóa” bằng kinh nghiệm, phân tích dữ liệu hay qua nghiên cứu, lý giải, suy luận.

Hoạt động nhận thức của con người bao gồm việc tìm kiếm tri thức để tăng cường sự hiểu biết về xã hội và cuộc sống, từ đó có thể tạo nên các kỹ thuật, công nghệ và giải pháp nhằm cải thiện đời sống của mình. Dưới sự trợ giúp của công nghệ thông tin, các phương pháp khai phá tri thức từ dữ liệu đã được từng bước nghiên cứu và các công cụ, giải pháp nhằm tổ chức các kho thông tin và dữ liệu có khả năng linh hoạt hơn trong việc trợ giúp quyết định trên nền kiến trúc khách hàng, phục vụ thích hợp, với việc sử dụng các phương pháp khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức hiện đang được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Từ nhiều thế kỷ qua, nếu như khoa học luôn hướng đến việc phát hiện các tri thức có giá trị phổ biến dưới dạng các nguyên lý, quy luật, định lý,… thì ngày nay chúng ta càng thấy rõ rằng ngay trong cuộc sống hàng ngày, trong việc quản lý, kinh doanh,… cũng cần những tri thức có thể có ý nghĩa hẹp hơn, ít phổ biến hơn, có độ chính xác thấp hơn, có đời sống ngắn hơn,… nhưng lại đáp ứng và phù hợp với nhu cầu trực tiếp của con người. Tuy nhiên, để có thể nhận biết được các tri thức này lại là điều không đơn giản.

Một trong những nguồn dữ liệu quan trọng để từ đó có thể khai phá, phân tích, tổng hợp là các kho thông tin, các cơ sở dữ liệu phong phú mà con người đã và đang tích lũy được. Khai phá dữ 7 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com liệu và phát hiện tri thức là một hướng nghiên cứu quan trọng, đang phát triển mạnh và phù hợp với các công việc quan trọng đó. Khai phá tri thức Với khối lượng thông tin do con người khám phá và được lưu trữ ngày càng nhiều đặc biệt là trong những thập niên gần đây. Dữ liệu được tích lũy ngày càng nhiều và tốc độ phát triển của dữ liệu tích lũy ngày càng cao.

Một số báo cáo cũng đã nhận định rằng lượng thông tin trên toàn cầu tăng khoảng gấp đôi sau hai năm, theo đó số lượng cũng như kích cỡ các cơ sở dữ liệu cũng tăng lên nhanh chóng. Và trong rất nhiều ngành từ kinh tế, xã hội đến khoa học công nghệ, các nhà nghiên cứu, quản lý, ứng dụng và triển khai đang phải đối mặt với một thách thức to lớn là trong tay có một khối lượng tài nguyên thông tin khổng lồ nhưng trong nhiều trường hợp lại thấy thiếu tri thức. Lượng thông tin và dữ liệu khổng lồ này thực sự đã trở thành nguồn tài nguyên có giá trị bởi thông tin và dữ liệu là yếu tố then chốt trong quá trình xử lý, điều hành, nghiên cứu,… Việc khai thác những thông tin, tri thức tiềm ẩn mang tính dự đoán từ các cơ sở dữ liệu lớn, khổng lồ đã và đang ngày càng trở thành lĩnh vực thiết yếu trong cuộc sống con người Những năm năm mươi của thế kỷ trước, cha đẻ của ngành khoa học máy tính là A.Von Neumann đã phân tích, so sánh, đánh giá và đưa ra nhiều nhận xét lạc quan về khả năng tư duy của máy tính trong tương lai.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ