Đồ Án Nghiên cứu luật kết hợp có trọng số và ứng dụng_ HVKế toán (TM+chương trình)

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thời đại bùng nổ thông tin, đỏi hỏi phải có những phương pháp nhanh, phù hợp, tự động, chính xác và có hiệu quả để lấy được thông tin có giá trị. Khai phá dữ liệu là một kỹ thuật được áp dụng rất hiệu quả phục vụ cho mục đích này; là một khâu trong quá trình khám phá tri thức, khai phá dữ liệu làm nhiệm vụ trích xuất các thông tin có giá trị tiềm ẩn, có nhiều ý nghĩa trong những kho dữ liệu. Hiện nay, kỹ thuật này đang được áp dụng một cách rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực kinh doanh và đời sống khác nhau như: y tế, marketing, ngân hàng, viễn thông,
Khai phá luật kết hợp là một phương thức đặc trưng đối với khai phá dữ liệu. Ra đời từ năm 1993, rất nhiều giải thuật khai phá luật kết hợp đã được đưa ra để giải quyết hiệu quả bài toán, nhiều chương trình ứng dụng thực tế đã được áp dụng thành công. Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu tập trung vào khai phá luật kết hợp nhị phân, nó chỉ quan tâm đến sự có mặt hay không của các hạng mục, các thuộc tính mà không quan tâm tới các nhân tố ảnh hưởng khác có thể làm mất mát thông tin hay thông tin đưa ra chưa phục vụ tốt nhất cho mục đích kinh doanh của mình
Nhận thấy tầm quan trọng của vấn đề này, trong đồ án tốt nghiệp của mình, tôi đã chọn nghiên cứu đề tài về khai phá dữ liệu, cụ thể là khai phá luật kết hợp mà tập trung đi sâu vào khai phá luật kết hợp có trọng số và ứng dụng luật có trọng số vào phân tích dữ liệu giỏ hàng nhằm tìm ra các mối quan hệ, các mặt hàng thường đi cùng nhau, có xét đến lợi nhuận cũng như tần xuất xuất hiện của chúng trong các giao dịch nhằm tạo cơ sở chính xác, khoa học cho các quyết định trong chiến lược kinh doanh.
Mục tiêu của đồ án là nghiên cứu các kiểu trọng số, các giải thuật khai phá luật kết hợp có trọng số và cài đặt ứng dụng. Bố cục của đồ án gồm:
Chương 1: Tổng quan
Giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu và bài toán khai phá luật kết hợp thông thường.
Chương 2: Luật kết hợp có trọng số
Phân tích ý nghĩa của từng dạng trọng số của các mục dữ liệu. Nghiên cứu thuật toán phát hiện luật kết hợp có trọng số cho mỗi dạng trọng số tương ứng.
Chương 3: Chương trình minh hoạ
Cài đặt minh họa 03 thuật toán tìm luật kết hợp có trọng số tương ứng với 03 dạng trọng số đã được trình bày ở chương 2.
Em xin cảm ơn thầy Nguyễn Mạnh Hùng đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và giúp đỡ em trong quá trình thực hiện đề tài này.



1. Tên đề tài :
Nghiên cứu luật kết hợp có trọng số và ứng dụng.
2. Các số liệu ban đầu: Dựa trên nhiệm vụ được giao và các tài liệu tham khảo
.
3. Nội dung bản thuyết minh
Lời nói đầu.
Chương 1: Tổng quan.
Chương 2: Luật kết hợp có trọng số.
Chương 3: Cài đặt chương trình minh hoạ.
Kết luận.
Tài liệu tham khảo.
4. Số lượng, nội dung bản vẽ A0 và các sản phẩm cụ thể (nếu có):
.
.





MỤC LỤC
MỤC LỤC PAGEREF _
BẢNG CÁC KÝ HIỆU
3 08D0C9EA79F9BACE118C8200AA004BA90B02000000080000000E0000005F0054006F0063003200330031003900330036003600340034000000 LỜI NÓI ĐẦU
Chương 1: TỔNG QUAN
1.1 Khai phá dữ liệu.
1.2 Luật kết hợp.
1.2.1 Một số khái niệm liên quan.
1.2.2 Giải thuật Apriori khai phá tập hạng mục phổ biến.
a. Bản chất
b. Ví dụ: 08D0C9EA79F9BACE118C8200AA004BA90B02000000080000000E0000005F0054006F0063003200330031003900330036003600350032000000
c. Giả mã.
d. Nhận xét thuật toán Apriori:
1.2.3 Thuật toán sinh luật kết hợp.
a. Thuật toán sinh luật đơn giản.
b. Thuật toán sinh luật nhanh.
1.2.4 Ứng dụng của luật kết hợp.
Chương 2: LUẬT KẾT HỢP CÓ TRỌNG SỐ
2.1 Yêu cầu phải xem xét trọng số.
2.2 Luật kết hợp có trọng số trong CSDL nhị phân.
2.2.1 Khái niệm
2.2.2 Giải thuật khai phá luật kết hợp có trọng số.
2.2.3 Luật kết hợp có trọng số được chuẩn hoá.
2.2.4 So sánh sự thực thi của 2 giải thuật
2.3 WAR (Weighted association rule) _ Luật kết hợp với trọng số thể hiện tần xuất hạng mục trong giao dịch. _
2.3.1 Các khái niệm
2.3.2 Phương pháp tổng quát
2.3.3 Phân chia không gian.
2.3.4 Tạo ra các luật kết hợp có trọng số. 08D0C9EA79F9BACE118C8200AA004BA90B02000000080000000E0000005F0054006F0063003200330031003900330036003600370030000000
2.3.5 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
2.3.6 Phân tích độ phức tạp. 08D0C9EA79F9BACE118C8200AA004BA90B02000000080000000E0000005F0054006F0063003200330031003900330036003600370032000000
2.4 Utility _ Mức đo lợi ích của hạng mục và giải thuật khai phá tập utility phổ biến. 08D0C9EA79F9BACE118C8200AA004BA90B02000000080000000E0000005F0054006F0063003200330031003900330036003600370033000000
2.4.1 Các khái niệm
2.4.2 Giải thuật 2 pha (2P-UF: 2 phases algorithm for utility- frequent mining) khai phá tập hạng mục utility phổ biến.
2.4.3 Giải thuật FUFM khai phá tập hạng mục uti phổ biến.
2.4.4 So sánh 2 giải thuật 2P-UF và FUFM
2.5 Một số ứng dụng luật kết hợp có trọng số.
Chương 3: CHƯƠNG TRÌNH MINH HOẠ
3.1 Cài đặt thuật toán.
3.2 Thiết kế, xây dựng chương trình.
KẾT LUẬN
1. Kết quả đã đạt được.
2. Hướng phát triển.
TÀI LIỆU THAM KHẢO