Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi
description
Transcript of Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi
![Page 1: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/1.jpg)
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGHIÊN CỨU LUẬT KẾT HỢP ÁP DỤNG XÂY DỰNG MẠNG
CHIA SẺ ĐỒ VẬT MIGI
GV Hướng dẫn: ThS.Hoàng Anh ViệtSV Thực hiện: Lê Minh Nghĩa
Lớp : Công Nghệ Phần Mềm K51
![Page 2: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/2.jpg)
NỘI DUNG TRÌNH BÀY
1. Đặt vấn đề2. Các kiến thức liên quan3. Xây dựng giải pháp4. Thử nghiệm và đánh giá5. Kết luận và hướng phát triển
2
![Page 3: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/3.jpg)
3
1. Đặt vấn đề
![Page 4: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/4.jpg)
44
![Page 5: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/5.jpg)
55
![Page 6: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/6.jpg)
6
Thống kê
90% có thể tái chế
Nhưng chỉ thực hiện được 15%
![Page 7: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/7.jpg)
7
Giải pháp
7
Tôi có một cái áo cho đi
Tôi cần một cái áo!
Một môi trường chia sẻ
Cảm ơn!
![Page 8: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/8.jpg)
8
Vấn đề phát sinh
Ai là người thực sự cần???
Khai phá dữ liệu để tìm các tri thức hữu ích
![Page 9: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/9.jpg)
9
Các tri thức có thể khai phá được
• Tìm ra thói quen chia sẻ đồ vật Vd: cho điện thoại cũ => cho kèm bộ sạc
điện• Phân tích sở thích người dùng• Điều tra thị trường
![Page 10: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/10.jpg)
10
Mục tiêu đồ án
• Xây dựng mạng xã hội chia sẻ đồ vật Migi• Nghiên cứu lý thuyết Datamining, trong đó
tập trung về luật kết hợp• Đề xuất mô hình gợi ý dựa trên luật kết hợp• Thử nghiệm tìm luật kết hợp trên bộ dữ liệu
Adventurework
![Page 11: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/11.jpg)
11
2.Tổng quan về luật kết hợp
Sữa, bánh mỳ, ,ngũ cốc
Sữa, bánh mỳ, đường, trứng
Sữa, bánh mỳ, bơ
Đường, trứng
Khánh hàng 2
Khánh hàng 3
Khánh hàng 4
Khánh hàng 5
Những mặt hàng nào
thường được đặt mua cùng
nhau?
![Page 12: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/12.jpg)
12
2.1. Luật kết hợp là gì?
• Được sử dụng để tìm các mấy quan hệ giữa các đối tượng trong một giao dịch.
Vd:- Mua sữa thì thường mua bánh mỳ- Mua bánh mỳ thì thường mua bơ- Người mua máy tính thì thường mua phần tử
virus
![Page 13: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/13.jpg)
13
Các khái niệm cơ bản
![Page 14: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/14.jpg)
14
Giao dịch Các Item
T100 Sữa, bánh mỳ, ngũ cốc
T200 Sữa, bánh mỳ, đường, trứng
T300 Sữa, bánh mỳ, bơ
T400 Đường trứng
Items Số lần xuất hiện
Trứng 2
Sữa, 3
Bánh mỳ 3
Ngũ cốc 1
Đường 2
Bơ 1
Các Item Độ hỗ trợ- support count
Cơ sở dữ liệu giao dịch
Độ hỗ trợ tối thiểu: min_sup=2Tập 2 mục
{Sữa, Bánh mỳ} SupportCount=3>min_supSố lần xuất hiện
Tập mục thường xuyên
Luật: Sữa Bánh mỳ Độ tin cậy- Confidence???
![Page 15: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/15.jpg)
15
Độ tin cậy của luật kết hợp
• Luật A=> B chấp nhận nếu:
confidence (A=>B) > min_confidene
Vd:
Min_Confidence=90% Luật chấp nhận được
![Page 16: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/16.jpg)
16
Khó khăn của thuật toán
• Độ phức tạp và thời gian tính toán.
Vd: với tập mục thường xuyên có 100 phần tử. Thì tổng số tập mục con là tập mục thường xuyên sẽ là:
• Tính tin cậy của luật kết hợp sinh ra.
![Page 17: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/17.jpg)
17
2.3. Các thuật toán cơ bản
• Thuật toán Apriori• Thuật toán PHP- Perfect Hashing and Pruning• Thuật toán FP Tree
![Page 18: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/18.jpg)
18
Thuật toán Apriori
• Mục đích: Tìm kiếm các tập múc thường xuyên• Các bước:
B1:Sinh các tập mục ứng viên K phần tử từ các tập mục K-1
B2:Loại bỏ các tập mục ứng viên nếu tồn tại bất kỳ một tập hợp con nào không phải là tập mục thường xuyên
B3:Kết thúc khi không còn sinh được một tập mục ứng viên nào là tập mục thường xuyên
![Page 19: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/19.jpg)
19
Mô tả thuật toán
![Page 20: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/20.jpg)
20
Trans Items
T100 I1, I2, I5T200 I2,I4T300 I2,I3
T400 I1,I2,I4
T500 I1,I3
T600 I2,I3
T700 I1,I3
T800 I1,I2,I3,I5
T900 I1,I2,I3
Item Sup.Count
I1 6
I2 7
I3 6
I4 2
I5 2
C1
Item Sup.Count
I1 6
I2 7
I3 6
I4 2
I5 I2
MinSup=2
L1ItemSet
{I1,I2}
{I1,I3}
{I1,I4}
{I1,I5}
{I2,I3}
{I2,I4}
{I2,I5}
{I3,I4}
{I3,I5}
{I4,I5}
C2
ItemSet Sup.Count
{I1,I2} 4
{I1,I3} 4
{I1,I4} 1
{I1,I5} 2
{I2,I3} 4
{I2,I4} 2
{I2,I5} 2
{I3,I4} 0
{I3,I5} 1
{I4,I5} 0
C2
ItemSet Sup.Count
{I1,I2} 4
{I1,I3} 4
{I1,I5} 2
{I2,I3} 4
{I2,I4} 2
{I2,I5} 2
L2
L1 x L1
Cơ sở dữ liệu giao dịch
![Page 21: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/21.jpg)
21
ItemSet Sup.Count
{I1,I2} 4{I1,I3} 4{I1,I5} 2
{I2,I3} 4
{I2,I4} 2
{I2,I5} 2
L2
ItemSet
{I1,I2,I3}
{I1,I2,I5}
{I1,I3,I5}
{I2,I3,I4}
{I2,I3,I5}
{I2,I4,I5}
C3 SubSet
{I1,I2}
{I1,I3}
{I2,I3}
Thuộc L2
SubSet
{I1,I3}
{I1,I5}
{I3,I5} Không thuộc L2
L2 x L2
ItemSet
{I1,I2,I3}
{I1,I2,I5}
ItemSet Sup.Count
{I1,I2,I3} 2
{I1,I2,I5} 2
C3C3
ItemSet Sup.Count
{I1,I2,I3} 2
{I1,I2,I5} 2
L3
![Page 22: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/22.jpg)
22
2.3.2.Thuật toán PHP
• Cải tiến từ thuật toán Apriori:
1. Sử dụng cấu trúc bảng băm:
- Lưu trữ độ hỗ trợ của các tập mục 2 phần tử
![Page 23: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/23.jpg)
23
Trans Items
T100 I1, I2, I5T200 I2,I4T300 I2,I3
T400 I1,I2,I4
T500 I1,I3
T600 I2,I3
T700 I1,I3
T800 I1,I2,I3,I5
T900 I1,I2,I3
Item Sup.Count
I1 6
I2 7
I3 6
I4 2
I5 I2
I1I2 I1I5 I2I4 I2I3 I1I4 I1I3 I1I5 I3I5
4 2 2 4 1 4 2 1
Bảng băm cho tập 2 phần tử
L1
Quét DB
Cơ sở dữ liệu giao dịch
![Page 24: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/24.jpg)
24
Thuật toán PHP
2. Loại bỏ các giao dịch
- Loại bỏ các giao dịch mà không có đủ k+1 tập k-mục
- Loại bỏ những mục nào có số lần xuất hiện trong tập Lk nhỏ hơn k lần.
![Page 25: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/25.jpg)
2525
Trans Items
T100 I1, I2, I5T200 I2,I4T300 I2,I3
T400 I1,I2,I4
T500 I1,I3
T600 I2,I3
T700 I1,I3
T800 I1,I2,I3,I5
T900 I1,I2,I3
Item Sup.Count
I1 6
I2 7
I3 6
I4 2
I5 2
C1
Item Sup.Count
I1 6
I2 7
I3 6
I4 2
I5 I2
MinSup=2
L1ItemSet
{I1,I2}
{I1,I3}
{I1,I4}
{I1,I5}
{I2,I3}
{I2,I4}
{I2,I5}
{I3,I4}
{I3,I5}
{I4,I5}
C2
ItemSet Sup.Count
{I1,I2} 4
{I1,I3} 4
{I1,I4} 1
{I1,I5} 2
{I2,I3} 4
{I2,I4} 2
{I2,I5} 2
{I3,I4} 0
{I3,I5} 1
{I4,I5} 0
C2
ItemSet Sup.Count
{I1,I2} 4
{I1,I3} 4
{I1,I5} 2
{I2,I3} 4
{I2,I4} 2
{I2,I5} 2
L2
L1 x L1
Cơ sở dữ liệu giao dịch
Trans Items
T800 I1,I2,I3,I5
![Page 26: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/26.jpg)
26
Đánh giá trên bộ dữ liệu thử
K=2 K=3 K=4 K=5 K-6 K=7
Transaction 20019 4503 1017 583 237 34
2500
7500
12500
17500
22500
Transaction
Số g
iáo
dịch
![Page 27: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/27.jpg)
27
2.3.3.Thuật toán FP Tree
• Mục đích:
- Biểu diễn các giao dịch bằng cấu trúc dữ liệu cây.
- Không sinh các ứng viên mà tìm kiếm tập mục ngay trên cây.
• Các bước của thuật toán:
B1: Xây dựng cây biểu diễn các giao dịch
B2: Tìm kiếm đệ quy trên cây để sinh ra các luật kết hợp
![Page 28: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/28.jpg)
28
Mô tả thuật toán
![Page 29: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/29.jpg)
29
Item Sup.Count
I2 7
I1 6
I3 6
I4 2
I5 2
NullTrans Items
T100 I1, I2, I5T200 I2,I4T300 I2,I3
T400 I1,I2,I4
T500 I1,I3
T600 I2,I3
T700 I1,I3
T800 I1,I2,I3,I5
T900 I1,I2,I3
T100:I2,I1,I5
I2:1
I1:1
I5:1
T200:I2,I4
I4:1
I2:2
Root Node
![Page 30: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/30.jpg)
30
![Page 31: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/31.jpg)
31
I5 {I2,I1:1},{I2,I1,I3:1}Item Sup.Count
I2 2
I1 2
I3 1
Item Sup.Count
I2 2
I1 2
Sufffix Conditional Pattern Base
Min Sup=2
{I2,I1:2}
{}
I2:2
I1:2
ItemSet Conditional Pattern Base
I5,I1 {I2:2}
I5,I2 {}
Tập mục thường xuyên 2 phần tử
Prefix
I5I1
I5I1
{}
I2:2
Item Sup.Count
I2 2
ItemSet Conditional Pattern Base
I5,I1,I2 {}
Tập mục thường xuyên 3 phần tử
![Page 32: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/32.jpg)
32
Kết quả thu được
![Page 33: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/33.jpg)
33
So sánh hiệu năng ba thuật toán
Han, J., Pei, J., Yin, J., (2000), Mining Frequent Patterns without CandidateGeneration, Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference onManagement of data, pp. 1-12
![Page 34: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/34.jpg)
34
3.1. Kiến trúc tổng thể của hệ thống
Web UI
ADO.NET Entity
RecommenderImage serverCaching Server
Business LayerGoogle MapFacebook Database- SQL Server 2008
Data Analysis
ServicesMobile App
![Page 35: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/35.jpg)
35
Mô tả các tầng
• Tầng WebUI: Sử dụng các công nghệ:ASP.NET MVC, JQuery, Google Map
• Tầng Business: Tầng này chưa toàn bộ nghiệp vụ của hệ thống.
• Tầng Data: Sử dụng SQL Server 2008, ADO.NET Entity
• Các Service: Sử dụng WCF xây dựng các service mở
![Page 36: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/36.jpg)
36
Mô tả các tầng
• Data Analysis: phân tích dữ liệu nhằm tìm kiếm các tri thức hữu ích.
• Recommender: Dựa trên các tri thức tích lũy gợi ý cho người dùng
• Image Server: Quản lý việc hiện thị ảnh cho site• Caching Server: Để tăng tốc độ của web site• Ứng dụng facebook: Truy cấp hệ thống từ Facebook• Ứng dụng Mobile: Cho phép truy cấp hệ thống mọi
nơi
![Page 37: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/37.jpg)
37
3.2 Thiết kế cơ sở dữ liệu
![Page 38: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/38.jpg)
38
3.3.Cơ sở dữ liệu cho việc phân tích
• Dữ liệu sau khi được tiền xử lý chuyển thành:
![Page 39: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/39.jpg)
39
3.4. Xây dựng module gợi ý từ các luật kết hợp
Module gợi ý được xây dưng dựa trên:• Các luật kết hợp• Dữ liệu về địa điểm người dùng (đã được
khai báo)• Dữ liệu về chủng loại sản phẩm
![Page 40: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/40.jpg)
40
3.5. Bộ dữ liệu thử nghiệm
• Sử dụng bộ dữ liệu bán xe đạp Adventurework do Microsoft cung cấp
• Các đặc điểm chính:
Tất cả 266 sản phẩm được giao dịch
Có 21209 giao dịch có từ hai sản phẩm được mua
Trung bình mỗi giao dịch có 5 sản phẩm
Giao dịch từ 2 cho tới 21 sản phẩm chiếm: 94.3% số giao dịch
![Page 41: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/41.jpg)
41
Một số luật khai thác được
{Mountain-100 Black, 44}=>{Half-Finger Gloves, M} {Mountain-100 Silver, 42}=>{ Half-Finger Gloves, M } { Mountain-100 Silver, 42}=>{ LL Road Handlebars } { Mountain-100 Silver, 42, Half-Finger Gloves, M }=>{
Men's Sports Shorts, S} { Mountain-100 Silver, 42 }=>{ Men's Sports Shorts,
M, Racing Socks, M} { Mountain-500 Black, 48 , LL Mountain
Pedal }=>{ ML Mountain Front Wheel }
![Page 42: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/42.jpg)
42
4. Kết luận và hướng phát triển
![Page 43: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/43.jpg)
43
4.1 Các kết quả đạt được
Về nghiên cứu:- Các kiến thức tổng quát về Data Mining- Lý thuyết về luật kết hợp- Các thuật toán cơ bản để khai phá luật kết hợp
Về sản phẩm: Góp phần xây dựng mạng chia sẻ đồ vật với các tính năng chính:
- Cho phép người dùng đưa thông tin chia sẻ đồ vật- Gợi ý người dùng khi chia sẻ đồ vật- Cho phép các tổ chức khởi tạo các sự kiện từ thiện
Các đóng góp:
- Đề xuất được mô hình phân tích dữ liệu dựa trên luật kết hợp
![Page 44: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/44.jpg)
44
4.2 Hướng phát triển
• Hoàn thiện các tính năng chia sẻ• Xây dựng hệ thống có khả năng chịu tải cao• Tăng cường tính bảo mật• Hoàn thiện quy trình trích rút và chuẩn hóa
dữ liệu• Áp dụng các mô hình xử lý dữ liệu phân tán• Nghiên cứu luật kết hợp trên môi trường tính
toán song song
![Page 45: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/45.jpg)
45
Tài liệu tham khảo
• Han, J., Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, The Morgan
Kaufmann Series in Data Management Systems• Zaki, M.J., (2000), Generating Non-Redundant Association Rules,
Proceedings of the sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp. 34 – 43.
• Website: http://www.msdn.com• Website: http://www.jquery.com• Website: http://www.asp.net/mvc• Website: http://www.facebook.com/developer• Website:http://code.google.com
![Page 46: Nghiên cứu luật kết hợp áp dụng xây dựng mạng chia sẻ đồ vật MiGi](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081603/5591143a1a28abfc158b45d3/html5/thumbnails/46.jpg)
46
EM XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN!