Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  17,727,403
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

102.05-2017.300

2020-52-954/KQNC

Phát hiện các mẫu có lợi ích cao trên cơ sở dữ liệu lượng hóa

Trường Đại học Đà Lạt

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Quốc gia

TS. Trương Chí Tín

GS. TS. Lê Hoài Bắc, TS. Trần Ngọc Anh, GS. TS. Fournier-Viger Philippe, ThS. Dương Văn Hải, ThS. Tạ Thị Thu Phượng

Toán học ứng dụng

01/08/2018

01/08/2020

2020

Lâm Đồng

160 tr. + phụ lục

Khai thác các mẫu (itemset, chuỗi) phổ biến trên các cơ sở dữ liệu (database -DB) nhị phân truyền thống là một bài toán khai thác dữ liệu quan trọng và có nhiều ứng dụng. Tuy nhiên, nó có thể sinh thiếu nhiều mẫu thú vị (ví dụ, các mẫu hoặc hành vi bất thường tuy hiếm nhưng thú vị hoặc có ích). Vì vậy, các tiêu chuẩn khác cần được xem xét nhằm đánh giá độ quan trọng/lợi ích của các mẫu. Ngoài ra, các thuật toán khai thác các mẫu phổ biến truyền thống bỏ qua nhiều DB thực tế chứa các thông tin lượng hóa (quantitative database -QDB) hữu dụng như số lượng mua và lợi ích đơn vị của các mặt hàng.
 

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

17854