Khai phá dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ lớn và các kho dữ liệu

- TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU.
- Phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu và khai phá dữ liệu.
- Lý do phát triển khai phá dữ liệu.
- Những dạng lưu trữ dữ liệu được khai phá.
- Các cơ sở dữ liệu quan hệ.
- Các kho dữ liệu.
- Các cơ sở dữ liệu giao dịch.
- Các hệ thống cơ sở dữ liệu tiên tiến và các ứng dụng cơ sở dữ liệu tiên tiến.
- Những nhiệm vụ khai phá dữ liệu và các mẫu dữ liệu được khai phá.
- Mô tả đặc trưng lớp dữ liệu và so sánh lớp dữ liệu.
- Những mẫu dữ liệu được quan tâm trong khai phá dữ liệu.
- Phân loại các hệ thống khai phá dữ liệu.
- Các giải pháp chính trong khai phá dữ liệu.
- KHO DỮ LIỆU VÀ NGÔN NGỮ TRUY VẤN KHAI PHÁ DỮ LIỆU.
- Kho dữ liệu và công nghệ OLAP đối với khai phá dữ liệu.
- Khái niệm kho dữ liệu.
- Sự khác nhau giữa các hệ thống cơ sở dữ liệu tác nghiệp và các kho dữ liệu.
- Lý do cần có một kho dữ liệu riêng biệt.
- Mô hình dữ liệu đa chiều.
- Các khối dữ liệu.
- Các thao tác OLAP trong mô hình dữ liệu đa chiều.
- Kiến trúc kho dữ liệu.
- Các bước để thiết kế và xây dựng kho dữ liệu.
- Kiến trúc kho dữ liệu 3 tầng.
- Cài đặt kho dữ liệu.
- Tính toán hiệu quả các khối dữ liệu.
- Sắp xếp dữ liệu OLAP.
- Lưu trữ siêu dữ liệu.
- Từ kho dữ liệu đến khai phá dữ liệu.
- Việc sử dụng kho dữ liệu.
- Tích hợp xử lý phân tích trực tuyến với khai phá dữ liệu.
- Những thành phần xác định nhiệm vụ truy vấn khai phá dữ liệu và ngôn ngữ truy vấn khai phá dữ liệu.
- Những thành phần xác định nhiệm vụ khai phá dữ liệu.
- Dữ liệu phù hợp nhiệm vụ.
- Một ngôn ngữ truy vấn khai phá dữ liệu.
- Cú pháp đặc tả dữ liệu phù hợp nhiệm vụ.
- CÁC KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU TỪ CÁC CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ LỚN VÀ CÁC KHO DỮ LIỆU.
- Khai phá các luật kết hợp trong các cơ sở dữ liệu lớn.
- Khai phá các luật kết hợp nhị phân một chiều từ các cơ sở dữ liệu giao dịch.
- Khai phá các luật kết hợp đa mức từ các cơ sở dữ liệu giao dịch .
- Khai phá các luật kết hợp đa chiều từ các cơ sở dữ liệu quan hệ và các kho dữ liệu.
- Tích hợp các công nghệ kho dữ liệu và quy nạp cây quyết định.
- Các loại dữ liệu trong phân tích ghép cụm.
- Các phương pháp ghép cụm trong các cơ sở dữ liệu lớn.
- DBMINER- MỘT HỆ THỐNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG CÁC CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ LỚN VÀ CÁC KHO DỮ LIỆU.
- Các chức năng khai phá dữ liệu chính được hỗ trợ bởi DBMiner.
- Cơ sở dữ liệu giao dịch AllElectronics.
- Các mẫu dữ liệu đối với lớp buys_computer.
- Kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu điển hình.
- Khai phá dữ liệu như sự giao thoa của các chuyên ngành.
- Lưới các khối con tạo thành khối dữ liệu 3 chiều.
- Tiến trình phân lớp dữ liệu Hình 3.9.
- Dữ liệu tổng hợp được hiển thị qua khối dữ liệu Hình 4.4.
- Trong luận văn này tôi muốn đề cập đến cách tổ chức dữ liệu và kỹ thuật khai phá dữ liệu.
- Luận văn được bắt đầu bằng cách tổng quan về khai phá dữ liệu.
- TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1.
- Nhưng một số người khác lại xem khai phá dữ liệu như một bước cơ bản trong tiến trình phát hiện tri thức trong các cơ sở dữ liệu.
- Những hệ thống này đòi hỏi việc cài đặt các giải pháp để khai phá dữ liệu.
- Nói chung các nhiệm vụ khai phá dữ liệu có thể được phân chia thành hai loại: Mô tả dữ liệu và dự đoán trên dữ liệu.
- Các nhiệm vụ khai phá mô tả dữ liệu mô tả những đặc tính chung của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
- Những nhiệm vụ khai phá dữ liệu và những loại mẫu khác nhau có thể được phát hiện được mô tả ở phần dưới đây: 1.4.1.
- Phân tích luật kết hợp được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu giao dịch hoặc thăm dò thị trường.
- Mô hình được suy dẫn dựa trên việc phân tích một tập dữ liệu huấn luyện.
- Phân lớp có thể được sử dụng để dự đoán tên lớp của các đối tượng dữ liệu.
- Những đối tượng dữ liệu này được gọi là các thành phần ngoài.
- Hầu hết các phương pháp khai phá dữ liệu coi các các thành phần ngoài như là nhiễu hay ngoại lệ.
- Việc phân tích dữ liệu thành phần ngoài được tham chiếu tới như là khai phá thành phần ngoài.
- Đối với câu hỏi thứ hai “ Một hệ thống khai phá dữ liệu có thể sản sinh được tất cả các mẫu mà ta quan tâm.
- Câu hỏi này nói tới tính đầy đủ của giải thuật khai phá dữ liệu.
- Nó là thường không thực tế và không hiệu quả đối với các hệ thống khai phá dữ liệu để sản sinh tất cả các mẫu có thể.
- Đây là vấn đề tối ưu hoá khai phá dữ liệu.
- Đây là một mong muốn lớn đối với các hệ thống khai phá dữ liệu.
- Tuy nhiên vấn đề tối ưu vẫn còn là một thách thức trong khai phá dữ liệu.
- Khai phá dữ liệu Khoa học thông tin Thống kê Học máy Trực quan hoá Các ngành khác Công nghệ cơ sở dữ liệu Hình 1.2.
- Các hệ thống khai phá dữ liệu có thể được phân loại dựa theo các tiêu chuẩn khác nhau như sau.
- Phân loại dựa theo loại cơ sở dữ liệu được khai phá: Một hệ thống khai phá dữ liệu có thể được phân loại dựa theo loại cơ sở dữ liệu được khai phá.
- Một hệ thống khai phá dữ liệu tổng quát thường cung cấp/ tích hợp nhiều chức năng khai phá dữ liệu.
- Do đó yêu cầu phát triển những hệ thống bao gồm một lượng lớn các kỹ thuật khai phá dữ liệu.
- Cần phát triển các hệ thống khai phá dữ liệu ở nhiều mức khác nhau.
- Các hệ thống khai phá dữ liệu cụ thể nên được xây dựng để khai phá các kiểu dữ liệu cụ thể.
- KHO DỮ LIỆU VÀ NGÔN NGỮ TRUY VẤN KHAI PHÁ DỮ LIỆU 2.1.
- Kho dữ liệu và công nghệ OLAP đối với khai phá dữ liệu 2.1.1.
- Mô hình này xem xét dữ liệu ở dạng khối dữ liệu.
- Các ngôn ngữ truy vấn khai phá dữ liệu có thể được thiết kế để hỗ trợ đặc điểm đó.
- DMQL cho phép khai phá một vài loại tri thức từ các cơ sở dữ liệu quan hệ và các kho dữ liệu ở nhiều mức trừu tượng khác nhau.
- Nói cách khác nó chỉ ra chức năng khai phá dữ liệu cần thực hiện.
- mine classification [as ] analyze câu lệnh trên đặc tả những mẫu để phân lớp dữ liệu cần được khai phá.
- Ngoài ra ngôn ngữ truy vấn khai phá dữ liệu cũng cho phép đặc tả các loại tri thức khác cần được khai phá.
- CÁC KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU TỪ CÁC CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ LỚN VÀ CÁC KHO DỮ LIỆU 3.1.
- Việc tìm kiếm mỗi k-itemset yêu cầu một 56 lần quét toàn bộ cơ sở dữ liệu.
- Duyệt cơ sở dữ liệu lần thứ hai.
- Khai phá các luật kết hợp đa mức từ các cơ sở dữ liệu giao dịch 3.1.3.1.
- Khai phá các luật kết hợp đa chiều từ các cơ sở dữ liệu quan hệ và các kho dữ liệu 3.1.4.1.
- Khối cơ sở tổng hợp dữ liệu phù hợp nhiệm vụ.
- Mô hình được xây dựng bằng cách phân tích các bộ cơ sở dữ liệu được mô tả bởi các thuộc tính.
- Do đó một tập dữ liệu kiểm tra được sử dụng.
- Cho S là một tập chứa s mẫu dữ liệu.
- Các cây nhị phân cho kết quả phân mảnh dữ liệu ít.
- Phương pháp khối dữ liệu đa chiều có thể được tích hợp với quy nạp cây quyết định để dễ khai phá đa mức tương tác.
- Phương pháp khối dữ liệu có thể được tích hợp với quy nạp cây quyết định để cung cấp khai phá cây quyết định đa mức

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt