Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,636,329

 Tăng tốc cho khai thác tập hữu ích cao bằng việc tránh khai thác lại các tập hữu ích cao phổ biến
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nông Thị Hoa, Nguyễn Đức Hiển
Nơi đăng: Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ Thông tin và ứng dụng trong các lĩnh vực - Lần thứ 12 - 2023; Số: 978-604-80-8083-9;Từ->đến trang: 110-119;Năm: 2023
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Khai thác tập hữu ích cao là tìm ra tập mặt hàng thường được bán cùng nhau và có lãi lớn hơn hoặc bằng một ngưỡng cho trước từ các cơ sở dữ liệu giao dịch về mua hàng. Các tập hữu ích cao thu được gồm các tập hữu ích cao xuất hiện nhiều lần. Tri thức về các tập hữu ích cao phổ biến này đã được biết và quen thuộc. Vì vậy, các thuật toán không cần khai thác lại các tập mục này. Các nghiên cứu trước đây chưa tránh khai thác lại các tập mục hữu ích cao phổ biến nên vẫn tốn thời gian tính toán và bộ nhớ lưu trữ. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một thuật toán khai tập hữu ích cao mà tránh sinh ra các tập hữu ích cao phổ biến đã biết. Một danh sách nhỏ gọn để lưu trữ các tập mục sinh ra trong quá trình khai thác được trình bày. Thuật toán khai thác tập hữu ích cao gồm các bước sau: Đầu tiên, dùng một phần cơ sở dữ liệu để tìm các mục vừa phổ biến vừa có lãi cao. Tiếp theo, sinh ra các tập mục trong mỗi giao dịch mà mỗi tập mục chứa tối đa một mục vừa phổ biến vừa có lãi cao. Các tập mục được sinh ra được tính lãi và lưu vào một danh sách chung. Sau khi duyệt xong cơ sở dữ liệu, kiểm tra lãi của từng tập mục trong danh sách chung để đưa ra các tập hữu ích cao. Các thực nghiệm được làm trên các tập dữ liệu chuẩn. Thuật toán đề xuất được so sánh với các thuật toán chuẩn. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất cho kết quả tốt hơn các thuật toán được so sánh khi cân đối thời gian tính toán và bộ nhớ lưu trữ. Đặc biệt, thuật toán mới giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn