Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Khai phá dữ liệu đồ thị"
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
PHÁT HIỆN ĐỒ THỊ CON PHỔ BIẾN. CHƯƠNG 1: KHAI PHÁ ĐỒ THỊ. Cấu trúc đồ thị. Các dạng biểu diễn cấu trúc dữ liệu đồ thị. Dạng chính tắc của đồ thị. Các kỹ thuật khai phá đồ thị. Khai phá đồ thị con thường xuyên đóng. Bài toán đồ thị đẳng cấu. Thuật toán kiểm tra đồ thị đẳng cấu. Một số tính chất của đồ thị đẳng cấu. Bài toán đẳng cấu đồ thị con SGI. 2.3.2 Cây quyết định của đồ thị. Khai phá đồ thị con phổ biến. Cây các đồ thị con dạng chính tắc. Phép kết nối N-Join hai đồ thị.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Dữ liệu lớn là dữ liệu được thu thập từ nhiều miền, nhiều lĩnh vực do đó có đa dạng cấu trúc biểu diễn khác nhau. Các thuật toán khai phá dữ liệu chỉ có thể khai phá dữ liệu trên một tập dữ liệu thống nhất về kiểu dạng biểu diễn. Các cấu trúc dữ liệu khác nhau có thể biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ thị để thống nhất kiểu dạng cho các mục đích khai phá dữ liệu. Tuy nhiên, khai phá dữ liệu đồ thị có độ phức tạp thời gian không đa thức thậm chí là độ phức tạp hàm mũ.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
KHAI PHÁ ĐỒ THỊ CON PHỔ BIẾN VÀ ỨNG DỤNG. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỒ THỊ. Tổng quan về khai phá dữ liệu đồ thị. Tại sao cần khai phá dữ liệu. Các khái niệm khai phá dữ liệu. Các chức năng chính của khai phá dữ liệu. Các công cụ khai phá dữ liệu. Quy trình khai phá dữ liệu đồ thị. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Khai phá dữ liệu và rút ra các tri thức. Các bài toán trong khai phá dữ liệu đồ thị. Các ứng dụng của khai phá dữ liệu đồ thị.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Output: Ma trận kề các nút trong cơ sở dữ liệu đồ thị End. Tính toán giá trị PageRank từng đỉnh cho cơ sở dữ liệu đồ thị.. Thủ tục Average_by_sequences sẽ xác định giá trị trung bình của các chuỗi tuần tự trong cơ sở dữ liệu tuần tự.. Dòng lệnh 3: Vòng lặp duyệt cơ sở dữ liệu tuần tự (có dạng mảng răng cưa - jagged array.. NÂNG CAO HIỆU QUẢ VỀ THỜI GIAN KHAI PHÁ DỮ LIỆU TUẦN TỰ CHO DỰ ĐOÁN TRUY CẬP WEB 4.1.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Dữ liệu cân đối vs. lệch Giá trị trung bình, giá trị trung vị, và giá trị xuất hiện nhiều nhất đối với Dữ liệu cân đối Dữ liệu lệch Khai Phá Dữ Liệu (Han, Kamber - Data Mining: 9 Concepts and Techniques) Biểu đồ histogram g Biểu đồ histogram là cách biểu diễn dựa trên đồ thị Được sử dụng rất phổ biến Hiển thị các mô t thống kê xuất hiện (counts/frequencies) theo một thuộc tính nào đó (Han, Kamber - Data Mining: Concepts and Techniques) Khai Phá Dữ Liệu 10 Đồ thịị rải rác (Scatter ( p
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Khai phá dữ liệu: áp dụng các kỹ thuật phân tích (thường là các kỹ thuật của học máy) nhằm:. Khai thác dữ liệu. Trích chọn mẫu thông tin. Xây dựng tri thức. Đánh giá và biểu diễn tri thức:. Những mẫu thông tin và mã liên hệ trong dữ liệu đã được khám phá ở bước trên được chuyển về biểu diễn ở một dạng gần với thế giới thực của người sử dụng như: đồ thị, cây, bảng biểu, luật,…. Đánh giá những tri thức khám phá được theo những tiêu chí nhất định..
000000104521.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Vì vậy, các giải Kỹ thuật mạng nơron và giải thuật di truyền trong khai phá dữ liệu và thử nghiệm ứng dụng D−ơng Thị Hiền Thanh – CNTT 2006 27pháp th−ờng là diễn tả d−ới dạng đồ hoạ, xây dựng cấu trúc luật với các đồ thị có h−ớng, biểu diễn bằng ngôn ngữ tự nhiên và các kỹ thuật khác nhằm biểu diễn tri thức và dữ liệu. Việc sử dụng tri thức miền là rất quan trọng trong khai phá dữ liệu.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Giới thiệu về Khai phá dữ liệu Giới thiệu về ề công cụ WEKA Tiền xử lý dữ liệu Phát hiện các luật kết hợp Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán Các kỹ thuật phân nhóm Khai Phá Dữ Liệu 2 WEKA – Giới thiệu WEKA là một công cụ phần mềm viết bằng Java, Java phục vụ lĩnh vực học máy và khai phá dữ liệu Các tính năng g chính • Một tập các công cụ tiền xử lý dữ liệu, các giải thuật học máy, khai phá dữ liệu, và các phương p gp phápp thí nghiệm g ệ đánh g giá • Giao diện đồ họa (gồm cả tính năng
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Giới thiệu về Khai phá dữ liệu Giới thiệu về ề công cụ WEKA Tiền xử lý dữ liệu Phát hiện các luật kết hợp Các kỹ thuật phân lớp và dự đoán Các kỹ thuật phân nhóm Khai Phá Dữ Liệu 2 WEKA – Giới thiệu WEKA là một công cụ phần mềm viết bằng Java, Java phục vụ lĩnh vực học máy và khai phá dữ liệu Các tính năng g chính • Một tập các công cụ tiền xử lý dữ liệu, các giải thuật học máy, khai phá dữ liệu, và các phương p gp phápp thí nghiệm g ệ đánh g giá • Giao diện đồ họa (gồm cả tính năng
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Khai phá dữ liệu là gì? 1.2. Các loại dữ liệu dùng để khai phá 1.3. Các kiểu mẫu dữ liệu được khai phá 1.4. Các bài toán và phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu 1.5. Sự tích hợp của một hệ thống khai phá dữ liệu với một cơ sở dữ liệu hoặc với kho dữliệu DW 1.6. Ứng dụng của kho dữ liệu và khai phá dữ liệu Chương 2: Các công nghệ và kỹ thuật tích hợp CSDL LT12/BT3 2.1. Giới thiệu một mô hình dữ liệu mở rộng XML LT32.2. Chuyển đổi lược đồ dữ liệu giữa các mô hình LT32.3.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Giới thiệu chung về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Quá trình khai phá dữ liệu. Các phương pháp khai phá dữ liệu. Các lĩnh vực ứng dụng thực tiễn của khai phá dữ liệu. Các hướng tiếp cận cơ bản và kỹ thuật trong khai phá dữ liệu. Những thách thức - khó khăn trong khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Phân cụm dữ liệu và một số phương pháp phân cụm dữ liệu. Khái niệm và mục tiêu của phân cụm dữ liệu. Phân cụm dữ liệu là gì.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
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.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Có thể dễ dàng biểu diễn dữ liệu có cấu trúc dưới dạng đồ thị đặc biệt hơn là cây. Bản chất của cấu trúc sử dụng web là một dạng dữ liệu có cấu trúc dạng đồ thị. Tuy nhiên, vấn đề khai phá đồ thị con thường xuyên gặp vấn đề về độ phức tạp thời gian tính toán trong việc phát hiện đẳng cấu. Chính vì vậy, khai phá dữ liệu cấu trúc sử dụng web được đưa về khai phá cây con thường xuyên nhằm làm giảm thời gian phát hiện các đồ thị con đẳng cấu.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Có thể dễ dàng biểu diễn dữ liệu có cấu trúc dưới dạng đồ thị đặc biệt hơn là cây. Bản chất của cấu trúc sử dụng web là một dạng dữ liệu có cấu trúc dạng đồ thị. Tuy nhiên, vấn đề khai phá đồ thị con thường xuyên gặp vấn đề về độ phức tạp thời gian tính toán trong việc phát hiện đẳng cấu. Chính vì vậy, khai phá dữ liệu cấu trúc sử dụng web được đưa về khai phá cây con thường xuyên nhằm làm giảm thời gian phát hiện các đồ thị con đẳng cấu.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Có thể dễ dàng biểu diễn dữ liệu có cấu trúc dưới dạng đồ thị đặc biệt hơn là cây. Bản chất của cấu trúc sử dụng web là một dạng dữ liệu có cấu trúc dạng đồ thị. Tuy nhiên, vấn đề khai phá đồ thị con thường xuyên gặp vấn đề về độ phức tạp thời gian tính toán trong việc phát hiện đẳng cấu. Chính vì vậy, khai phá dữ liệu cấu trúc sử dụng web được đưa về khai phá cây con thường xuyên nhằm làm giảm thời gian phát hiện các đồ thị con đẳng cấu.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Có thể dễ dàng biểu diễn dữ liệu có cấu trúc dưới dạng đồ thị đặc biệt hơn là cây. Bản chất của cấu trúc sử dụng web là một dạng dữ liệu có cấu trúc dạng đồ thị. Tuy nhiên, vấn đề khai phá đồ thị con thường xuyên gặp vấn đề về độ phức tạp thời gian tính toán trong việc phát hiện đẳng cấu. Chính vì vậy, khai phá dữ liệu cấu trúc sử dụng web được đưa về khai phá cây con thường xuyên nhằm làm giảm thời gian phát hiện các đồ thị con đẳng cấu.
00050003620.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Thứ tư, thực nghiệm khai phá dữ liệu sử dụng công cụ khai phá dữ liệu của Oracle.. [1] Đinh Thị Kim Dung (2004), “Một số thử nghiệm khai phá dữ liệu trong cơ sở dữ liệu ORACLE”, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.. [2] Lường Hồng Giang (2012), “Ứng dụng một số kỹ thuật khai phá dữ liệu để phân tích dữ liệu viễn thông nhằm tăng cường chất lượng dịch vụ khách hàng”, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.. [3] Đoàn Nhật Minh (2003), “Nghiên cứu một số phương pháp khai phá dữ liệu và thiết
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
phổ biến và luật kết hợp - Phương pháp Apriori Chương 5: Seminar nhóm – Các chủ đề hiện đại của Khai phá dữ liệu - (1) Trích chọn thông tin - (2) Phân tích chủ đề và ứng dụng - (3) Phân tích liên kết và tìm kiếm trên Web - (4) Quảng cáo trực tuyến 2 - (5) Phân tích quan điểm - (6) Các hệ thống gợi ý (khuyến nghị. (7) Phân tích mạng xã hội - (8) Dữ liệu lớn và Khai phá dữ liệu quy mô lớn - (9) Phân tích và dự báo với dữ liệu kinh tế tài chính - (10) Đấu giá và thị trường Lịch giảng dạy: Giờ Tuần
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Nh ậ n d ạ ng mã ti ế ng vi ệ t. 53 Chƣơng 3: Ứ NG D Ụ NG TH Ử NGHI Ệ M KHAI PHÁ D Ữ LI Ệ U TÍCH H Ợ P T Ừ CÁC WEBSITE TUY Ể N D Ụ NG. 55 1.1 Phát bi ể u bài toán. 55 Đồ án tốt nghiệp: Khai phá dữ liệu từ website việc làm 3 1.2 M ộ t s ố website tìm vi ệ c làm n ổ i ti ể ng c ủ a vi ệ t nam. 55 1.3 Thi ế t k ế cơ sở d ữ li ệ u. 69 1.7 Hƣớ ng phát tri ể n. 71 Đồ án tốt nghiệp: Khai phá dữ liệu từ website việc làm 4 M Ở.
LV_NguyenThiMinhLy_K16.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
KHAI PHÁ DỮ LIỆU. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU. Ứng dụng của khai phá dữ liệu. Ưu thế khai phá dữ liệu. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu. CHƢƠNG 3: CÔNG NGHỆ KHAI PHÁ DỮ LIỆU ORACLE. Lý do sử dụng công nghệ khai phá dữ liệu của Oracle. Quy trình khai phá dữ liệu sử dụng Oracle Data Miner. Dữ liệu th c nghiệm. Quá trình khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu. Màn hình ODM - chọn chức năng xây dựng mô hình khai phá dữ liệu. Màn hình ODM - chọn chức năng, giải thuật khai phá dữ liệu.