Dòng Nội dung
1
Khai thác luật kết hợp từ các tập mục hữu ích cao / Nguyễn Thị Thuý Loan, Mai Hoàng Thắng // Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Nguyễn Tất Thành . - 2018. - tr. 32-38. - ISSN: 2615-9015

Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2018
7 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.75
Trong kinh doanh, các doanh nghiệp đều có chung một mong muốn là làm thế nào để tăng doanh thu hay lợi nhuận. Ví dụ, các siêu thị thường phân tích hoạt động kinh doanh của mình để xem xét sản phẩm nào mang lại lợi nhuận cao cho siêu thị. Để thực hiện được việc này, cần khai thác tập hữu ích cao. Gần đây có nhiều công trình quan tâm đến lĩnh vực này, nhưng các công trình trên tốn nhiều thời gian và bộ nhớ sử dụng trong quá trình khai thác. Trong công trình này, nhóm tác giả đề xuất một thuật toán giúp tiết kiệm được thời gian và bộ nhớ trong quá trình khai thác.
Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
2
Khai thác tập mục hữu ích cao và tập sinh : Báo cáo tổng kết đề tài NCKH dành cho Cán bộ - Giảng viên 2017 / Nguyễn Thị Thúy Loan
TP.HCM : Trường ĐH Nguyễn Tất Thành, 2018
[70] tr. ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.1
Nghiên cứu bài toán khai thác tập hữu ích cao và tập sinh của chúng. Cũng như đề xuất thuật toán khai thác tập hữu ích cao và tập sinh dựa trên cấu trúc dàn.
 Số bản sách: (4) Tài liệu số: (0)
3
Khai thác top-k tập hữu ích cao có tương quan trên cơ sở dữ liệu giao dịch / Mạnh Thiên Lý, Nguyễn Thị Thanh Thúy, Nguyễn Văn Lễ // Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm : Journal of science technology & food . - 2023. - tr. 143-155. - ISSN: 0866-8132



Ký hiệu phân loại (DDC): 621.382
Nghiên cứu mới, đó là khai thác top-k tập hữu ích cao có tương quan (Top-k Correlated High Utility Itemset –TCHUI) trên cơ sở dữ liệu giao dịch. Kết hợp giữa bài toán khai thác tập hữu ích cao có tương quan và bài toán khai thác top-k nhằm tìm top-k tập mặt hàng có tính tương quan mà có độ hữu ích cao trong cơ sở dữ liệu giao. Để tìm kiếm tập 𝑇𝐶𝐻𝑈𝐼, chúng tôi kết hợp khai thác tập hữu ích cao có tương quan (Correlated High Utility Itemset - CoHUI) với các chiến lược nâng ngưỡng và đề xuất thuật toán 𝑇𝐶𝐻. Thuật toán này sử dụng cấu trúc dữ liệu Utility List để lưu trữ thông tin về độ hữu ích của các tập mặt hàng, sử dụng độ đo 𝐾𝑢𝑙𝑐 để đo lường tính tương quan và áp dụng các chiến lược tỉa: U-Prune, TWU-Prune, LA-Prune giúp giảm không gian tìm kiếm.
Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)