[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Khai thác TOP-RANK K cho tập đánh trọng trên cơ sở dữ liệu có
trọng số
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
1.1. Đặt vấn đề
1.2. Mục tiêu của đề tài
1.3. Giới hạn của đề tài
1.4. Bố cục của đề tài
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Các khái niệm, định nghĩa
2.1.1. Tổng quan về khai thác luật kết hợp
2.1.2. Phương pháp Apriori
2.1.3. Phương pháp IT-tree
2.1.4. Phương pháp FP-tree
2.2. Tổng quan về khai thác luật kết hợp trên CSDL được đánh trọng
số
2.2.1. Định nghĩa và tính chất của tập được đánh trọng số
2.2.2. Thuật toán khai thác dựa trên WIT-tree[9]
2.3. Phương pháp khai thác Top-rank-k các mẫu phổ biến bằng
Node-list
2.3.1. Cấu trúc PPC-tree
2.4. Tổng kết chương
CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN KHAI THÁC TOP-RANK-K TẬP ĐÁNH TRỌNG PHỔ BIẾN
3.1. Top-rank-k tập phổ biến được đánh trọng phổ biến
3.1.1. Định nghĩa về Top-rank-k tập được đánh trọng phổ biến
3.1.2. Nghiên cứu liên quan
3.2. Top-rank-k được đánh trọng số sử dụng Diffset
3.2.1. Giới thiệu Diffset
3.2.2. Thuật toán dựa trên Diffset
3.2.2.1. Thuật toán WIT-FWI-DIFFdựa trên Diffset
3.2.2.2. Thuật toán Top-rank-k dựa trên Diffset
3.3. Tổng kết chương
CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
4.1 Môi trường thực nghiệm
4.2 Đặc điểm cơ sở dữ liệu thực nghiệm
4.3 Kết quả thực nghiệm
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
5.1. Kết luận
5.2. Nhận xét ưu điểm và hạn chế
5.3. Hướng phát triển
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Bài viết liên quan
