DATA MINING AND APPLICATION: BÀI TOÁN KHAI THÁC doc

„ Bài toán khai thác WұS SKә ELӃQ là bài toánUҩW quan WUӑQJ OƭQK YӵF KTDL : YҥFK ra tính FKҩW ҭQ quan WUӑQJ FӫD WұS DL 7ҩW Fҧ các WұS con FӫD WұS SKә ELӃQ ÿӅX là WұS SKә ELӃQ 7ұS SKә ELӃ

„ Bài toán khai thác WұS SKә ELӃQ là bài toán

UҩW quan WUӑQJ OƭQK YӵF KTDL : YҥFK ra tính

FKҩW ҭQ quan WUӑQJ FӫD WұS DL

7ҩW Fҧ các WұS con FӫD WұS SKә ELӃQ ÿӅX là

WұS SKә ELӃQ

7ұS SKә ELӃQ WӕL ÿҥL WұS bao SKә ELӃQ

Bài toán khai thác LKH là bài toán WuPW̽WF̻

FiFOXұWGҥQJ X Ÿ Ÿ Y (X, Y  I và X ˆY ={})

WKӓDPmQÿӝSKәELӃQYjÿӝWLQFұ\WӕLWKLӇX

supp (X ŸŸ Y ) tt minsupp

conf (XŸŸ Y ) tt minconf

QKLӅX OҫQ và WҥR OѭӧQJ OӟQ WұS ӭQJ viên

Ví Gө : ĈӇ tìm WұS SKә ELӃQ i1 i2« i100 :

‡ 6ӕOҫQGX\ӋW&6'/

‡ 6ӕOѭӧQJӭQJYLrQ100-1 = 1.27*1030!

9ҩQ ÿӅ : WҥR ӭQJ viên và NLӇP tra

„ &yWKӇWUiQKYLӋFWҥRӭQJYLrQKD\NK{QJ"

(conditional pattern bases) cho PӛL KҥQJ

PөF SKә ELӃQ PӛL nút trên cây FP).

B2 : 7KL͗W OͅS cây FP ÿL͙X NL͟Q (conditional

FP tree) W΃ PͯL F˿ Vͷ P̓X ÿL͙X NL͟Q

B3 : Khai thác ÿӋ qui cây FP ÿLӅX NLӋQ và

phát WULӇQ PүX SKә ELӃQ cho ÿӃQ khi cây FP

TID Items bought (ordered) frequent items

b:1 c:3 a:3 b:1 m:2 p:2 m:1

TID Items bought (ordered) frequent items

c:3 a:3

b:1

m:2 p:2 m:1

c:3 a:3 b:1 m:2 p:2 m:1

b:1

c:3 a:3

b:1

m:2 p:2 m:1

{ (f:3) } | c { (f:3) }

c

{ (f:3, c:3) } | a { (fc:3) }

a

{ } { (fca:1), (f:1), (c:1) }

b

{ (f:3, c:3, a:3) } | m { (fca:2), (fcab:1) }

m

{ (c:3) } | p { (fcam:2), (cb:1) }

p

Conditional FP-tree Conditional pattern-base

Item

9Ë'ͬ 7+,ӂ7/Ұ3&Æ<)3±

ÿLӅXNLӋQ

± Khi ÿy D ‰ E là WͅS SKͭ EL͗Q trong CSDL khi và

FK͡ khi Elà SKͭ EL͗Q trong B.

„ ³abcdef ´O jPүXSKәELӃQNKLYjFKӍNKL

± For PӛLWәKӧSE FӫDFiFÿӍQKWUrQ3

‡ 7ҥRPүXEE ‰‰ DD YӟLsupp = suppminFiFÿӍQK

Data set T25I20D10K

32

9'/8Ұ7.ӂ7+Ӧ3

ĈӜĈ27Ë1+/é7+Ò

1. 7KӃ nào là OXұW hay, lý thú ?

¾ 7KXұW toán khai thác OXұW NӃW KӧS có xu KѭӟQJ

sinh ra quáQKLӅX OXұW

¾ Trongÿy có QKLӅX OXұW không hay KRһF Eӏ WKӯD

¾ &ҫQ ÿӝ ÿR tính lý thú ÿӇ ORҥL EӟW KҥQ FKӃ OXұW

( )]

( 1 )[

(

) ( ) ( ) , (

) ( ) ( ) ,

(

) ( ) (

) , (

) (

)

| (

Y P Y

P X P X

P

Y P X P Y X P t

coefficien

Y P X P Y X

P

PS

Y P X P

Y X P Interest

Y P

X Y

* 5000 / 3000

5000 / 2000 )

, ( interest B C

33 1 5000 / 1250

* 5000 / 3000

5000 / 1000 )

, ( interest B ™C

‡ 7͹ tính ÿ͡ ÿR interest cho các OX̵W

7Ï07Ҳ7

1 Bài toán khai thác WұS SKә ELӃQ và OXұW

NӃW KӧS: quan WUӑQJ và UҩW ÿѭӧF quan

3 &KXҭQ Eӏ bài 4 : Phân OӟS Gӳ OLӋX

3KҫQ 1.

EL͇Q W̵S SK͝ EL͇Q W͙L ÿ̩L W̵S SK͝ EL͇Q

7¬,/,ӊ87+$0.+Ҧ2

frequent patterns without candidate

generation SIGMOD'00, 1-12, Dallas,

TX, May 2000

&KѭѫQJ 6 - Introduction to Data Mining

50

Q