BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  18,404,913
  • Ứng dụng 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

08/2018

08/2020

16/09/2020

2020-52-954/KQNC

23/09/2020

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.
17854
Cdc hoc viAn sau dqi hpc dd duqc ddo tqo d€u thuQc chi fiAu c{ta Khoa CNTT, Eqi hec Qutic gia TP HCM.

Thuật toán; Cơ sở dữ liệu; Lượng hóa; Khai thác; Thông tin

Ứng dụng

Đề tài KH&CN

Khoa học tự nhiên,

Số lượng công bố trong nước: 0

Số lượng công bố quốc tế: 0

Không

Không