MỘT THUẬT TOÁN TÌM TẬP THƯỜNG XUYÊN TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU GIAO TÁC CÓ TRỌNG SỐ
Tóm tắt: 126
| 
PDF: 40 
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
Từ khóa:
Cơ sở dữ liệu giao tác
luật kết hợp
tập thường xuyên
phân cụm
trọng số
Tóm tắt
Tìm tất cả các tập mục dữ liệu thường xuyên là công việc cơ bản trong khai phá dữ liệu. Trong hơn 20 năm từ ngày bởi Agrawal và các cộng sự đưa ra thuật toán AIS, các nhà nghiên cứu đã đề xuất nhiều thuật toán cải tiến về tốc độ để phát hiện nhanh những tập mục dữ liệu thường xuyên. Những thuật toán này, một hướng tập trung vào cải tiến cách duyệt qua tập dữ liệu và cách tính độ hỗ trợ của từng tập mục dữ liệu ứng viên, một hướng khác, tập trung vào việc rút gọn kích thước và phân nhỏ cơ sở dữ liệu được xử lý. Trong báo cáo này, chúng tôi đề xuất thuật toán CABOWD (clustering algorithm based on weighted data), nhằm rút ngắn thời gian tìm các tập thường xuyên theo hướng phân nhỏ và rút gọn kích thước dữ liệu.
Tài liệu tham khảo
-
[1] Endu Duneja, A.K. Sachan, "A Survey on Frequent Itemset Mining with Association Rules", International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), Volume 46– No.23, Pp 18-24, May 2012
[2] Agrawal. R., Imielinski. T., Swami. A., “Mining Associations between Sets of Items in Massive Databases”. In Proc.of the 1993 ACM-SIGMOD Int’l Conf. on Management of Data, pages 207-216.
[3] Agrawal. R., Mannulla. H., Srikant. R., Toivonen. H., Verkamo. A. I.,”Fast Discovery of Association Rules”. In Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI Press, 1996, pages 307-328.
[4] Han j, Pei H, and Yin Y, “Mining Frequent Patterns without Candidate Generation”. In: Proc. Conf. on the Management of Data (SIGMOD’00, Dallas, TX). ACM Press, New York, NY, USA 2000, pages 1-12.
[5] J Han, M Kamber, J Pei Data Mining Concepts and Techniques, Third Edition, Morgan Kaufmann, 2012
[6] Nguyễn Hữu Trọng, "Thuật toán khai thác tập thường xuyên hiệu quả dựa trên kỹ thuật phân lớp dữ liệu", Tạp chí Tin học và Điều khiển học, Viện Khoa học và Công Nghệ Việt Nam, Số 3, tập 23, trang 260-271, 2007
[7] Nguyễn Hữu Trọng, Nguyễn Thị Minh Châu, Phạm Ngọc Công, "Phát triển thuật toán khai phá tập thường xuyên dựa vào sự phân lớp dữ liệu – Thuật toán PHL (Phân hoạch lớp)", Kỷ yếu Hội thảo quốc gia Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và truyền thông lần thứ XIV tại Cần Thơ, 07-08/10/2011. Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật Hà Nội 2012, trang 510-521.
[8] Nguyễn Hữu Trọng, Nguyễn Thị Minh Châu, Phạm Ngọc Công, " Một cách tối ưu cơ sở dữ liệu giao tác cho các thuật toán tìm luật kết hợp", Kỷ yếu Hội thảo quốc gia Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và truyền thông lần thứ XV tại Hà Nội, 03-04/12/2012. Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật Hà Nội 2013. Trang 227-232
[9] Damor Nirali N, Radhika Krishnan, Patel Hardik, "A New Method to Mine Frequent Itemsets using Frequent Itemset Tree", Research Journal of Computer and Information Technology Sciences, Vol. 1(3), Pp 9-12, April 2013
[10] D. Kerana Hanirex, A. Kumaravel, "An Efficient Partition and Two Dimensional Approach For Mining Frequent Itemsets" International Journal of Technological Synthesis and Analysis Volume 1 Issue 1, Pp 14-17, December 2012
[11] A Tiwari, Rajendra K. Gupta, Dev Prakash Agrawal, "Cluster Based Partition Approach for Mining Frequent Itemsets", International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.9 No.6, Pp 191-199 June 2009
[12] D.Kerana Hanirex, Dorai Rangaswamy, "Eficient Algorithm For Mining Frequent Itemsets Using Clustering Techniques", International Journal on Computer Science and Engineering Vol. 3 No. 3 Pp 1028-1032, Mar 2011.
[13] Jianwei Li, Ying Liu, Wei-keng Liao, Alok Choudhary, "Parallel Data Mining Algorithms for Association Rules and Clustering", CRC Press, Pp 1-25, 2006
[14] V.Vidhya Rani, I. Elizabeth Shanthi, "A Study on Efficient Data Mining Approach on Compressed Transaction", Global Journal of Computer Science and Technology, Volume 11 Issue 14 Version 1.0, Pp 41-46, August 2011
Xem thêm
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
Đã Xuất bản
Jan 31, 2014
Download
Cách trích dẫn
Nguyen Huu Trong; Le Duc An; Tran Xuan Viet; Nguyen Anh Hao. “MỘT THUẬT TOÁN TÌM TẬP THƯỜNG XUYÊN TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU GIAO TÁC CÓ TRỌNG SỐ”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, vol 1, số p.h 74.2, Tháng Giêng 2014, tr 69-73, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/30.
