[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Nghiên
cứu phương pháp tìm tập thường xuyên sử dụng cây tiền tố nén
MỤC
LỤC
LỜI
CẢM ƠN
LỜI
CAM ĐOAN
BẢNG
KÝ HIỆU CHỮ VIẾT TẮT
DANH
MỤC CÁC BẢNG
DANH
MỤC CÁC HÌNH
MỞ
ĐẦU
CHƯƠNG
1: TỔNG QUAN VỀ KHÁI PHÁ DỮ LIỆU
1.1.
Giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu.
1.2.
Kiến trúc của hệ thống khai phá dữ liệu
1.2.1.
Một số khái niệm về khai phá dữ liệu
1.2.2.
Nhiệm vụ chính của khai phá dữ liệu
1.3.
Một số phương pháp khai phá dữ liệu
1.3.1.
Phương pháp suy diễn / quy nạp
1.3.2.
Phương pháp ứng dụng K-láng giềng gần
1.3.3.
Phương pháp sử dụng cây quyết định và luật
1.3.4.
Phương pháp phát hiện luật kết hợp
1.4.
Những khó khăn trong khai phá dữ liệu
1.5.
Một số ứng dụng khai phá dữ liệu
CHƯƠNG
2: KHAI PHÁ TẬP THƯỜNG XUYÊN
2.1.
Bài toán khai phá tập mục thường xuyên
2.1.1.
Khái niệm Tập mục thường xuyên
2.1.2.
Tập mục thường xuyên và luật kết hợp
2.1.3.
Bài toán khai phá luật kết hợp
2.1.4.
Một số tính chất của tập mục thường xuyên
2.1.5.
Hướng tiếp cận khai phá tập mục thường xuyên
2.2.
Một số thuật toán khai phá tập mục thường xuyên
2.2.1.
Thuật toán Apriori
2.2.2.
Thuật toán FP-Growth
CHƯƠNG
3: THUẬT TOÁN KHAI PHÁ TẬP THƯỜNG XUYÊN SỬ DỤNG CÂY TIỀN TỐ NÉN
3.1.
Thuật toán khai phá tập thường xuyên sử dụng cấu trúc dữ liệu và thuật toán
CT-ITL
3.1.1.
Cấu trúc dữ liệu Item - TransLink
3.1.2.
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán CT-ITL
3.1.3.
Thực hiện từng bước thuật toán khai phá tập thường xuyên sử dụng cấu trúc
CT-ITL
3.2.
Thuật toán khai phá tập thường xuyên sử dụng cây CFP – Tree
3.2.1.
Cấu trúc cây CFP – Tree
3.2.2.
Thuật toán khai phá tập thường xuyên trên cây CFP – Tree
3.3.
Thực hiện từng bước thuật toán
3.4.
Thực nghiệm
3.4.1.
Đặt vấn đề
3.4.2.
Cài đặt chương trình khai phá tập thường xuyên trên cây Compressed FP – Tree
(CFP)
3.4.3.
So sánh kết quả với các thuật toán khác:
KẾT
LUẬN
TÀI
LIỆU THAM KHẢO
Bài viết liên quan
