ThS37.088_Khai phá dữ liệu và thuật toán khai phá luật kết hợp song song
Với sự bùng nổ và phát triển của công nghệ thông tin đã mang lại nhiều hiệu quả đối với khoa học cũng như các hoạt động thực tế, trong đó khai phá dữ liệu là một lĩnh vực mang lại hiệu quả thiết thực cho con người. Khai phá dữ liệu đã giúp người sử dụng thu được những tri thức hữu ích từ những cơ sở dữ liệu hoặc các kho dữ liệu khổng lồ khác.
Cơ sở dữ liệu trong các đơn vị, tổ chức kinh doanh, quản lý khoa học chứa đựng nhiều thông tin tiềm ẩn, phong phú và đa dạng, đòi hỏi phải có những phương pháp nhanh, phù hợp, chính xác, hiệu quả để lấy được những thông tin bổ ích. Những “ tri thức ” chiết suất từ nguồn cơ sở dữ liệu trên sẽ là nguồn thông tin hỗ trợ cho lãnh đạo trong việc lên kế hoạch hoạt động hoặc trong việc ra quyết định sản xuất kinh doanh. T iến hành công việc như vậy chính là thực hiện quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (Knowledge Discovery in Database) mà trong đó kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) cho phép phát hiện những tri thức tiềm ẩn. Để lấy được thông tin mang tính tri
thức trong khối dữ liệu khổng lồ, cần thiết phải phát triển các kỹ thuật có khả năng tích hợp các dữ liệu từ các hệ thống giao dịch khác nhau, chuyển chúng thành một tập hợp các cơ sở dữ liệu ổn định có chất lượng. Các kỹ thuật như vậy được gọi là kỹ thuật tạo kho dữ liệu và môi trường các dữ liệu nhận được khi áp dụng các kỹ thuật tạo kho dữ liệu nói trên được gọi là kho dữ liệu (Data Warehouse) [19, 24].
Một trong các nội dung cơ bản nhất trong khai phá dữ liệu và rất phổ biến là phát hiện các luật kế t hợp. Phương pháp này nhằm tìm ra các tập thuộc tính thường xuất hiện đồng thời trong cơ sở dữ liệu và rút ra các luật về ảnh hưởng của một tập thuộc tính dẫn đến sự xuất hiện của một (hoặc một tập) thuộc tính khác như thế nào. Bên cạnh đó, nhu cầu song s ong hóa và xử lý phân tán là rất cần thiết hiện nay bởi kích thước lưu trữ dữ liệu ngày càng nhiều nên đòi hỏi tốc độ xử lý cũng như dung lượng bộ nhớ hệ thống phải đảm bảo. Vì thế, yêu cầu cần có những thuật toán song song hiệu quả cho việc phát hiện luật kết hợp.
Ứng dụng khai phá dữ liệu đã mang lại những lợi ích to lớn trong việc tổng hợp và cung cấp những thông tin trong các nguồn cơ sở dữ liệu lớn. Hơn nữa hiện nay nhu cầu song song hóa và xử lý phân tán là rất cần thiết bởi kích thước dữ liệu lưu trữ ngày càng lớn nên đòi hỏi tốc độ xử lý cũng như dung lượng bộ nhớ hệ thống phải đảm bảo Vì thế, yêu cầu cần có những thuật toán song song hiệu quả cho luật kết hợp.
Phương pháp nghiên cứu của luận văn là tổng hợp các kết quả dự a trên ác bài báo khoa học trong một số hội thảo quốc tế và các bài báo chuyên ngành, từ đó trình bày các vấn đề khai phá dữ liệu và xây dựng một số thuật toán khai phá luật kết hợp song song. Nội dung luận văn được trình bày trong 3 chương và phần kết luận
Chương 1: Tổng quan về k hai phá dữ liệu: Giới thiệu tổng quan về quá trình khai phá dữ liệu, kho dữ liệu và khai phá dữ liệu; kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu; Nhiệm vụ chính và các phương pháp khai phá dữ liệu.
Chương 2: Khai phá luật kết hợp song song: Chương này trì nh bày tổng quan về luật kết hợp; phát biểu bài toán khai phá dữ liệu, phát hiện luật kết hợp; các khái niệm cơ bản luật kết hợp và các phương pháp khai phá luật kết hợp; khai phá luật kết hợp với một số khái niệm mở rộng.
Chương 3: Một số phương pháp khai phá luật kết hợp song song và phân tích đánh giá các thuật toán song song
