Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường Đại Học Ngoại Ngữ - Tin Học Tp.hcm Luận Văn Thạc Sĩ Công Nghệ Thông Tin Nguyễn Trọng Đăng Nghiên Cứu Mô Hình Truyền Hình Lai Ghép Hbbtv Và Xây Dựng Ứng Dụng Minh Họa Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường ...
Input PHỤ LỤC Giải thích thuật toán MRIH 1. M_D là ma trận bit tập dữ liệu D: với m là số hàng, n số cột (số lượng hạng mục). 2. x là các hạng mục loại bỏ tương ứng, giá trị ban đầu của x là NULL {} 3. M_X là ma trận cắt tỉa loại ...
Khi chọn CSDL thực nghiệm, quan tâm đến số lượng giao tác và số lượng hạng mục để từ đó ghi nhận kết quả và thời gian chương trình xử lý. 4.2. Kết quả chương trình thực nghiệm Hình 4.1 Kết quả thực nghiệm với CSDL T10I4D100K (D1) ...
Để sử dụng cách tiếp cận này trong việc khai thác mô hình phổ biến trên cơ sở dữ liệu giao tác, trước hết chúng ta sẽ xem xét một số định nghĩa và sau đó sẽ trình bày phương pháp theo chiều ngang. 3.2.2. Định nghĩa 1: Tập dữ liệu ...
2.4. Một số chiến lược khai thác tập phổ biến Cho một tập phổ biến F, tập đầy đủ các tập phổ biến có hơn 2F phần tử. Hình 2.19 chỉ ra những thành phần của một tập phổ biến đóng: Root f:4 c:4 b:3 fb:2 cb:2 cp:3 fcam:3 fcamp:2 Hình ...
Để tìm các mục phổ biến đóng còn lại có chứa a nhưng không d, chúng ta cần phải tiếp tục khai thác TDB|a. Đầu tiên, tập các mục phổ biến trong TDB|a, f_list a = {c: 2; e: 2; f: 2} 3 . Theo f_list a , các tập phổ biến đóng có chứa a nhưng ...
Qui trình thực hiên gồm 4 bước: (0) Thiết lập cây FP-Tree (1) Thiết lập cơ sở mẫu điều kiện cho mỗi hạng mục phổ biến (mỗi nút trên cây FP-Tree): Bắt đầu từ mẫu phổ biến cuối bảng của cây FP-Tree Duyệt cây FP-Tree theo kết nối ...
2.3. Một số thuật toán khai thác tập phổ biến 2.3.1. Thuật toán Apriori : Phương pháp sinh ứng viên để tìm tập phổ biến được Agrawal [3] đề xuất từ năm 1993 với thuật toán Apriori. Ý tưởng của thuật toán Apriori dựa trên kết luận: ...
- Tiếp sau đó người nghiên cứu sẽ tiến hành giai đoạn thứ hai: tập trung tìm hiểu và nghiên cứu thuật toán khai thác tập phổ biến đầy đủ theo chiều ngang, trong thuật toán có sử dụng ma trận bit để nén tập dữ liệu. Bên cạnh đó, ...
DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 2.1 Thuật toán Apriori 12 Hình 2.2 Lưu đồ thuật toán xây dựng cây FP-Tree (bước 1) 16 Hình 2.3 Lưu đồ thuật toán xây dựng cây FP-Tree (bước 2) 16 Hình 2.4 Minh họa các bước xây dựng cây FP-Tree 18 Hình 2.5 Header table của ...
Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường Đại Học Ngoại Ngữ - Tin Học Thành Phố Hồ Chí Minh Nguyễn Quý Tín Phương Pháp Khai Thác Theo Chiều Ngang Để Trích Xuất Các Tập Phổ Biến Luận Văn Thạc Sĩ Ngành Công Nghệ Thông Tin Mã Số: 60480201 Tp. Hồ ...
Bảng 4-17: Kết quả tập dữ liệu Contraceptive Method Choice Classifier TPR FPR AUC SC4.5 0.225 0.076 0.574 CSC4.5 0.333 0.092 0.621 AUC4.5 TPR mean = 0.661 FPR mean = 0.430 AUC mean = 0.616 Thuật toán AUC4.5 cho kết quả AUC mean = 0.616 thấp hơn chút đỉnh so với thuật ...
Trang 6214, Trang 6215, Trang 6216, Trang 6217, Trang 6218, Trang 6219, Trang 6220, Trang 6221, Trang 6222, Trang 6223,