Luận Văn Khai phá dữ liệu (datamining)

Khai phá dữ liệu (datamining)

Trong thời đại ngày nay, với sự phát triển vượt bật của công nghệ thông tin, các hệ thống thông tin có thể lưu trữ một khối lượng lớn dữ liệu về hoạt động hàng ngày của chúng. Từ khối dữ liệu này, các kỹ thuật trong Khai Phá Dữ Liệu (KPDL) và Máy Học (MH) có thể dùng để trích xuất những thông tin hữu ích mà chúng ta chưa biết. Các tri thức vừa học được có thể vận dụng để cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống thông tin ban đầu.
Giáo sư Tom Mitchell [15] đã đưa ra định nghĩa của KPDL như sau: “KPDL là việc sử dụng dữ liệu lịch sử để khám phá những qui tắc và cải thiện những quyết định trong tương lai.” Với một cách tiếp cận ứng dụng hơn, Tiến sĩ Fayyad [5] đã phát biểu: “KPDL, thường được xem là việc khám phá tri thức trong các cơ sở dữ liệu, là một quá trình trích xuất những thông tin lẩn, trước đây chưa biết và có khả năng hữu ích, dưới dạng các qui luật, ràng buộc, qui tắc trong cơ sở dữ liệu.” Nói tóm lại, KPDL là một quá trình học tri thức mới từ những dữ liệu đã thu thập được
Nội dung của bài tìm hiểu này được tổ chức như sau. Phần 2 trình bày về quá trình KPDL. Các bài toán thông dụng trong KPDL được trình bày trong phần 3. Các môi trường KPDL được giới thiệu trong phần 4. Phần 5 bàn về sự khác biệt và tương đồng giữa KPDL và MH. Các ứng dụng của KPDL được nói trong phần 6. Phần 7
nêu kết luận và những hướng nghiên cứu đang được quan tâm ở khoa chúng tôi