| dc.description.abstract |
Các kết quả thu được trong quá trình thực hiện luận văn được thể hiện ở những nội dung chính sau đây: • Luận văn đã trình bày một cách khái quát về khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu. • Luận văn giới thiệu bài toán “khai phá luật kết hợp”. Bên cạnh việc phát biểu các khái niệm của bài toán, luận văn đề cập đến một số hướng nghiên cứu cụ thể của khai phá luật kết hợp như khai phá luật kết hợp nhị phân, khai phá luật kết hợp có thuộc tính số và thuộc tính hạng mục, khai phá luật kết hợp mờ, .v.v. • Luận văn đã trình bày về “luật kết hợp mờ” – một dạng luật kết hợp mềm dẻo, gần gũi và tự nhiên hơn với người sử dụng và thuật toán khai phá luật kết hợp mờ MFAMI (Mining Fuzzy Association Rules Using Mutual Information) được đề xuất bởi S. Lotfi, M.H. Sadreddini vào năm 2009. Ở các thuật toán trước đây, người dùng phải cung cấp hai giá trị ngưỡng minsup và minconf và với các giá trị khác nhau của hai ngưỡng này thì tập các luật được phát hiện là khác nhau. Ở thuật toán này, người dùng không phải cung cấp bất kỳ giá trị cho ngưỡng nào. Hơn nữa, bằng cách sử dụng khái niệm thông tin tương hỗ trong lý thuyết thông tin, thuật toán còn giới hạn được không gian tìm kiếm bởi không phải tạo ra các tất cả các tập mục phổ biến, mà chỉ xem xét các tập mục phổ biến tiềm năng. Một ưu điểm nữa của thuật toán này là nó có khả năng đánh giá “tính có ích” của các luật tạo ra bằng cách sử dụng sai phân điều chỉnh. • Luận văn đã cài đặt thử nghiệm thuật toán MFAMI vào cơ sở dữ liệu cước điện thoại nhằm tìm ra các luật kết hợp có ích. Các luật này là cơ sở để phân lớp khách hàng và đưa ra các chính sách chăm sóc khách hàng thích hợp. |
vi |