SỬ DỤNG TẬP PHỔ BIẾN ÐÓNG TRONG

BÀI TOÁN TÌM LUẬT KẾT HỢP

 

Hoàng Văn Kiếm^*, Lương Hán Cơ

*Trung tâm phát triển công nghệ thông tin - ÐHQG tp.HCM

Trường Ðại học Khoa học Tự Nhiên - ÐHQG tp.HCM

 

Tóm tắt:

 

Trong khai thác dữ liệu, việc tìm tập luật kết hợp là một trong những bài toán kinh điển. Nhưng với phương pháp tìm tất cả tập luật kết hợp từ tập phổ biến sẽ phát sinh ra nhiều luật dư thừa vừa không hiệu quả vừa gây khó khăn cho người sử dụng lúc chọn lựa những luật thực sự có giá trị. Ðể hiệu quả hơn bằng cách phát sinh luật kết hợp từ tập phổ biến đóng. Với tập phổ biến đóng chỉ là tập con của tập phổ biến sẽ giúp khắc phục được những dư thừa này.

Bài báo này chúng tôi trình bày những cơ sở toán học có liên quan đến việc sử dụng tập phổ biến đóng trong quá trình tìm tập luật kết hợp.

 

 

USING FREQUENT CLOSED ITEMSETS FOR

EXTRACTING ASSOCIATION RULES

 

Hoang Van Kiem^*, Luong Han Co

* Center of Information Technology Development - VNU-HCM

University of Natural Sciences - VNU.HCM

 

Abstract:

 

In data-mining, the association rules discovery is a classic problem. However, the current algorithms of extracting all association rules from frequent itemsets give many redundant rules. They not only consume more run-time but also make difficulties for end-users selecting the relevant and useful rules. To overcome these restrictions, association rules should be extracted from frequent closed itemsets, a subset of frequent itemsets.

In this paper, we present the mathematical foundation of extracting association rules by mining the frequent closed itemsets.