Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin đã làm cho khả năng thu thập và lưu trữ thông tin của các hệ thống thông tin tăng nhanh một cách nhanh chóng. Bên cạnh đó, việc tin học hóa một cách ồ ạt và nhanh chóng các hoạt động sản xuất, kinh doanh cũng như nhiều lĩnh vực hoạt động khác đã tạo ra cho chúng ta một lượng dữ liệu cần lưu trữ khổng lồ. Hàng triệu cơ sở dữ liệu đã được sử dụng trong các hoạt động sản xuất, kinh doanh, quản lý., trong đó có nhiều cơ sở dữ liệu cực lớn cỡ Gigabyte, thậm chí là Terabyte.
69 trang |
Chia sẻ: vietpd | Lượt xem: 1343 | Lượt tải: 2
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Phương pháp luận kết hợp và ứng dụng, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
LÊ THU HÀ
PHƯƠNG PHÁP LUẬN KẾT HỢP
VÀ ỨNG DỤNG
Luận văn thạc sỹ : Khoa học máy tính
Thái Nguyên - 2009
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
LÊ THU HÀ
PHƯƠNG PHÁP LUẬN KẾT HỢP
VÀ ỨNG DỤNG
Chuyên ngành: : Khoa học máy tính
Mã số: 60 48 01
Luận văn Thạc sỹ Khoa học máy tính
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS VŨ ĐỨC THI
Thái Nguyên - 2009
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN...................................................................................................i
DANH MỤC CÁC HÌNH...............................................................................ii
MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 3
Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ KHÁM PHÁ TRI THỨC VÀ KHAI PHÁ
DỮ LIỆU....................................................................................................... 6
1.1. Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu ................................................... 6
1.2. Quá trình phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu ......................................... 7
1.2.1. Xác định vấn đề ............................................................................ 8
1.2.2.Thu thập và tiền xử lý dữ liệu ........................................................ 9
1.2.3. Khai thác dữ liệu ......................................................................... 11
1.2.4. Minh họa và đánh giá.................................................................. 11
1.2.5. Đưa kết quả vào thực tế .............................................................. 11
1.3. Khai phá dữ liệu ................................................................................ 12
1.3.1. Các quan niệm về khai phá dữ liệu ............................................. 12
1.3.2. Nhiệm vụ của khai phá dữ liệu.................................................... 13
1.3.3. Triển khai việc khai phá dữ liệu .................................................. 15
1.3.4. Một số ứng dụng khai phá dữ liệu ............................................... 15
1.3.5. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu ...................................................... 17
1.3.6. Kiến trúc của hệ thống khai phá dữ liệu ...................................... 19
1.3.7. Quá trình khai phá dữ liệu........................................................... 21
1.3.8. Những khó khăn trong khai phá dữ liệu ...................................... 22
Chƣơng 2 LUẬT KẾT HỢP TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ................ 25
2.1. Bài toán kinh điển dẫn đến việc khai phá luật kết hợp ....................... 25
2.2. Định nghĩa về luật kết hợp ................................................................. 26
2.3. Một số hướng tiếp cận trong khai phá luật kết hợp ............................ 32
Chƣơng 3 MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN LUẬT KẾT HỢP .... 35
3.1. Thuật toán AIS .................................................................................. 35
3.2. Thuật toán SETM .............................................................................. 36
3.3. Thuật toán Apriori ............................................................................. 37
3.4. Thuật toán Apriori-TID ..................................................................... 44
3.5.Thuật toán Apriori-Hybrid .................................................................. 46
3.6. Thuật toán FP_growth ....................................................................... 47
3.7. Thuật toán PARTITION [Savasere 95] .............................................. 55
Chƣơng 4 KHAI THÁC LUẬT KẾT HỢP TRONG BÀI TOÁN QUẢN
LÝ THIẾT BỊ TRƢỜNG THPT CHU VĂN AN- THÁI NGUYÊN ....... 58
4.1. Phát biểu bài toán .............................................................................. 58
4.2. Cơ sở dữ liệu của bài toán ................................................................. 59
4.3. Rời rạc các thuộc tính gốc để tạo thành các thuộc tính nhị phân ........ 60
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
2
4.4. Cơ sở dữ liệu dạng nhị phân .............................................................. 62
4.5. Kết quả khai thác luật kết hợp bằng thuật toán Apriori ...................... 62
4.6. Kết quả khai thác cơ sở dữ liệu quản lý thiết bị Trường THPT Chu Văn
An – Thái Nguyên .................................................................................... 63
KẾT LUẬN ................................................................................................. 64
TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................... 66
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
3
MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông
tin đã làm cho khả năng thu thập và lưu trữ thông tin của các hệ thống thông
tin tăng nhanh một cách nhanh chóng. Bên cạnh đó, việc tin học hóa một cách
ồ ạt và nhanh chóng các hoạt động sản xuất, kinh doanh cũng như nhiều lĩnh
vực hoạt động khác đã tạo ra cho chúng ta một lượng dữ liệu cần lưu trữ
khổng lồ. Hàng triệu cơ sở dữ liệu đã được sử dụng trong các hoạt động sản
xuất, kinh doanh, quản lý..., trong đó có nhiều cơ sở dữ liệu cực lớn cỡ
Gigabyte, thậm chí là Terabyte.
Sự bùng nổ này đã dẫn tới một yêu cầu cấp thiết là cần có những kỹ
thuật và công cụ mới để tự động chuyển đổi lượng dữ liệu khổng lồ kia thành
các tri thức có ích. Từ đó, các kỹ thuật khai phá dữ liệu đã trở thành một lĩnh
vực thời sự của nền CNTT thế giới hiện nay nói chung và Việt Nam nói riêng.
Khai phá dữ liệu đang được áp dụng một cách rộng rãi trong nhiều lĩnh
vực kinh doanh và đời sống khác nhau: marketing, tài chính, ngân hàng và
bảo hiểm, khoa học, y tế, an ninh, internet… Rất nhiều tổ chức và công ty lớn
trên thế giới đã áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu vào các hoạt động sản xuất
kinh doanh của mình và thu được những lợi ích to lớn.
Mục đích nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu về các kỹ thuật khai phá dữ
liệu; các vấn đề liên quan đến khai phá luật kết hợp nhằm phát hiện và đưa ra
các mối liên hệ giữa các giá trị dữ liệu trong CSDL và áp dụng chúng vào bài
toán quản lý trang thiết bị đồ dùng của trường THPT Chu Văn An – Tỉnh
Thái Nguyên.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:
- Tổng kết các kiến thức cơ bản nhất liên quan đến phát hiện luật kết
hợp và tìm kiếm tri thức từ dữ liệu.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
4
- Dựa trên lý thuyết đã tổng kết được, đi sâu vào tìm hiểu, nghiên cứu
phương pháp luật kết hợp và làm một chương trình thử nghiệm dựa
trên thuật toán Apriori.
Ý nghĩa khoa học của đề tài:
- Đây là phương pháp được nhiều nhà khoa học nghiên cứu và đã có
đóng góp trong thực tiễn.
- Có thể coi đề tài là một tài liệu tham khảo khá đầy đủ, rõ ràng về các
kiến thức cơ bản trong phương pháp phát hiện luật kết hợp.
Phương pháp nghiên cứu:
- Lập kế hoạch, lên qui trình, tiến độ thực hiện.
- Tham khảo nhiều tài liệu có liên quan, tham khảo ý kiến các chuyên
gia trong lĩnh vực nghiên cứu.
Phạm vi nghiên cứu:
Các kiến thức cơ bản nhất về phương pháp phát hiện luật kết hợp
trên cơ sở làm luận văn thạc sỹ.
Các kết quả nghiên cứu đạt được:
- Tổng kết các kiến thức cơ bản nhất của phương pháp khai phá luật
kết hợp.
- Luận văn có thể trở thành một tài liệu tham khảo cho những người
muốn tìm hiểu về khai phá dữ liệu và phương pháp khai phá luật kết
hợp.
- Xây dựng một phần mềm thử nghiệm dựa trên thuật toán Apriori.
Luận văn bao gồm 4 chương, với các nội dung:
Chương 1: Trình bày tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu,
trong đó có đề cập đến khái niệm tri thức, dữ liệu, quá trình khám phá tri
thức, nhiệm vụ và các kỹ thuật khám phá tri thức.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
5
Chương 2: Trình bày về luật kết hợp, trong đó trình bày về các khái niệm,
định nghĩa, tính chất của luật kết hợp.
Chương 3: Trình bày một số kỹ thuật khai thác luật kết hợp.
Chương 4: Cài đặt chương trình tìm luật kết hợp, ứng dụng trong quản lý
trang thiết bị, đồ dùng của trường THPT Chu Văn An – Tỉnh Thái Nguyên.
Luận văn này đã được hoàn thành trong khoảng thời gian không dài.
Tuy nhiên, đã đạt được một số kết quả tốt, tôi đang nghiên cứu để hoàn thiện
và đưa chương trình trong luận văn vào ứng dụng thực tiễn quản lý trang thiết
bị của trường THPT Chu Văn An – Tỉnh Thái Nguyên, rất mong nhận được
sự góp ý của các thầy cô, đồng nghiệp và bạn bè để luận văn và chương trình
được hoàn thiện hơn.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
6
Chƣơng 1
TỔNG QUAN VỀ KHÁM PHÁ TRI THỨC VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.1. Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu
Trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin, các công nghệ lưu trữ dữ
liệu ngày càng phát triển tạo điều kiện cho các đơn vị thu thập dữ liệu tốt hơn.
Đặc biệt trong lĩnh vực kinh doanh, các doanh nghiệp đã nhận thức được tầm
quan trọng của việc nắm bắt và xử lý thông tin, nhằm giúp các chủ doanh
nghiệp trong việc vạch ra các chiến lược kinh doanh kịp thời mang lại những
lợi nhuận to lớn cho doanh nghiệp của mình. Tất cả lí do đó khiến cho các cơ
quan, đơn vị và các doanh nghiệp đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ cỡ
Gigabyte thậm chí là Terabyte cho riêng mình.
Khi lưu trữ các dữ liệu khổng lồ như vậy thì chúng ta thấy rằng chắc
chắn chúng phải chứa những giá trị nhất định nào đó. Tuy nhiên, theo thống
kê thì chỉ có một lượng nhỏ của những dữ liệu này (khoảng từ 5% đến 10%)
là luôn được phân tích, số còn lại họ không biết sẽ phải làm gì hoặc có thể
làm gì với chúng nhưng họ vẫn tiếp tục thu thập rất tốn kém với ý nghĩ lo sợ
rằng sẽ có cái gì đó quan trọng đã bị bỏ qua sau này có lúc cần đến nó. Mặt
khác, trong môi trường cạnh tranh, người ta ngày càng cần có nhiều thông tin
với tốc độ nhanh để trợ giúp việc ra quyết định và ngày càng có nhiều câu hỏi
mang tính chất định tính cần phải trả lời dựa trên một khối lượng dữ liệu
khổng lồ đã có. Với những lý do như vậy, các phương pháp quản trị và khai
thác cơ sở dữ liệu truyền thống ngày càng không đáp ứng được thực tế đã làm
phát triển một khuynh hướng kỹ thuật mới đó là Kỹ thuật phát hiện tri thức và
khai phá dữ liệu (KDD - Knowledge Discovery and Data Mining).
Thông thường chúng ta coi dữ liệu như một dãy các bit, hoặc các số và
các ký hiệu, hoặc các “đối tượng” với một ý nghĩa nào đó khi được gửi cho
một chương trình dưới một dạng nhất định. Chúng ta sử dụng các bit để đo
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
7
lường các thông tin và xem nó như là các dữ liệu đã được lọc bỏ các dư thừa,
được rút gọn tới mức tối thiểu để đặc trưng một cách cơ bản cho dữ liệu.
Chúng ta có thể xem tri thức như là các thông tin tích hợp, bao gồm các sự
kiện và các mối quan hệ giữa chúng. Các mối quan hệ này có thể được hiểu
ra, có thể được phát hiện, hoặc có thể được học. Nói cách khác, tri thức có thể
được coi là dữ liệu có độ trừu tượng và tổ chức cao.
Phát hiện tri thức trong các cơ sở dữ liệu là một qui trình nhận biết các
mẫu hoặc các mô hình trong dữ liệu với các tính năng: hợp thức, mới, khả ích,
và có thể hiểu được. Còn khai thác dữ liệu là một bước trong qui trình phát
hiện tri thức gồm có các thuật toán khai thác dữ liệu chuyên dùng dưới một số
qui định về hiệu quả tính toán chấp nhận được để tìm ra các mẫu hoặc các mô
hình trong dữ liệu. Nói một cách khác, mục đích của phát hiện tri thức và khai
phá dữ liệu chính là tìm ra các mẫu và/hoặc các mô hình đang tồn tại trong
các cơ sở dữ liệu nhưng vẫn còn bị che khuất bởi hàng “núi” dữ liệu.
Nhiều người coi khai phá dữ liệu và khám phá tri thức trong cơ sở dữ
liệu là như nhau. Tuy nhiên trên thực tế, khai phá dữ liệu chỉ là một bước thiết
yếu trong quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu.
1.2. Quá trình phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu
Quá trình phát hiện tri thức có thể chia thành các bước như sau:
- Làm sạch dữ liệu (Data cleaning): Loại bỏ dữ liệu nhiễu hoặc dữ liệu
không thích hợp.
- Tích hợp dữ liệu (Data integration): Tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác
nhau.
- Chọn dữ liệu (Data Selection): Chọn những dữ liệu liên quan trực tiếp
đến nhiệm vụ.
- Chuyển đổi dữ liệu (Data Transformation): Chuyển dữ liệu về những
dạng phù hợp cho viẹc khai phá.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
8
- Khai phá dữ liệu (Data mining): Các kỹ thuật được áp dụng để trích
xuất thông tin có ích hoặc các mẫu điển hình trong dữ liệu.
- Đánh giá mẫu (Pattern evaluation): Đánh giá mẫu hoặc tri thức đã thu
được.
- Trình diễn dữ liệu (Knowledge Presentation): Biểu diễn những tri thức
khai phá được cho người sử dụng.
Hình 1.1. Quá trình khám phá tri thức từ cơ sở dữ liệu
Hình 1.1 mô tả 5 giai đoạn trong quá trình khám phá tri thức từ cơ sở dữ
liệu. Mặc dù có 5 giai đoạn như trên xong quá trình khám phá tri thức từ cơ sở
dữ liệu là một quá trình tương tác và lặp di lặp lại theo chu trình liên tục kiểu
xoáy trôn ốc, trong đó lần lặp sau hoàn chỉnh hơn lần lặp trước. Ngoài ra, giai
đoạn sau lại dựa trên kết quả thu được của giai đoạn trước theo kiểu thác
nước. Đây là một quá trình biện chứng mang tính chất khoa học của lĩnh vực
phát hiện tri thức và là phương pháp luận trong việc xây dựng các hệ thống
phát hiện tri thức.
1.2.1. Xác định vấn đề
Đây là một quá trình mang tính định tính với mục đích xác định được lĩnh
vực yêu cầu phát hiện tri thức và xây dựng bài toán tổng kết. Trong thực tế,
5. Đưa kết quả vào
thực tiễn
4. Minh họa và đánh
giá tri thức
3. Khai thác dữ liệu–trích
ra các mẫu/mô hình
2. Thu thập và tiền
xử lý dữ liệu
1. Hiểu và xác định
vấn đề
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
9
các cơ sở dữ liệu được chuyên môn hóa và phân chia theo các lĩnh vực khác
nhau như sản phẩm, kinh doanh, tài chính, … Với mỗi tri thức phát hiện được
có thể có giá trị trong lĩnh vực này nhưng lại không mang nhiều ý nghĩa đối
với một lĩnh vực khác. Vì vậy mà việc xác định lĩnh vực và định nghĩa bài
toán giúp định hướng cho giai đoạn tiếp theo thu thập và tiền xử lý dữ liệu.
1.2.2.Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
Các cơ sở dữ liệu thu được thường chứa rất nhiều thuộc tính nhưng lại
không đầy đủ, không thuần nhất, có nhiều lỗi và các giá trị đặc biệt. Vì vậy,
giai đoạn thu thập và tiền xử lý dữ liệu trở nên rất quan trọng trong quá trình
phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu. Có thể nói rằng giai đoạn này chiếm từ
70% đến 80% giá thành trong toàn bộ bài toán.
Người ta chia giai đoạn thu thập và tiền xử lý dữ liệu thành các công
đoạn như: lựa chọn dữ liệu, làm sạch, làm giàu, mã hóa dữ liệu. Các công
đoạn được thực hhiện theo trình tự đưa ra được một cơ sở dữ liệu thích hợp
cho các giai đoạn sau. Tuy nhiên, tùy từng dữ liệu cụ thể mà quá trình trên
được điều chỉnh cho phù hợp vì người ta đưa ra một phương pháp cho mọi
loại dữ liệu.
a. Chọn lọc dữ liệu: Đây là bước chọn lọc các dữ liệu có liên quan
trong các nguồn dữ liệu khác nhau. Các thông tin được chọn lọc sao cho có
chứa nhiều thông tin liên quan tới lĩnh vực cần phát hiện tri thức đã xác định
trong giai đoạn xác định vấn đề.
b. Làm sạch dữ liệu:Dữ liệu thực tế, đặc biệt dữ liệu lấy từ nhiều nguồn
khác nhau thường không đồng nhất. Do đó cần có biện pháp xử lý để đưa về
một cơ sở dữ liệu thống nhất phục vụ cho khai thác. Nhiệm vụ làm sạch dữ
liệu thường bao gồm:
- Điều hòa dữ liệu: Công việc này nhằm giảm bớt tính không nhất quán
do dữ liệu lấy từ nhiều nguồn khác nhau. Phương pháp thông thường là
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
10
khử các trường hợp trùng lặp dữ liệu và thống nhất các ký hiệu. Chẳng
hạn, một khách hàng có thể có nhiều bản ghi do việc nhập sai tên hoặc
do quá trình thay đổi một số thông tin cá nhân gây ra và tạo sự lầm
tưởng có nhiều khách hàng khác nhau.
- Xử lý các giá trị khuyết: Tính không đầy đủ của dữ liệu có thể gây ra
hiện tượng dữ liệu chứa các giá trị khuyết. Đây là hiện tượng khá phổ
biến. Thông thường, người ta có thể lựa chọn các phương pháp khác
nhau để thực hiện việc xử lý các giá trị khuyết như: bỏ qua các bộ có
giá trị khuyết, điểm bổ sung bằng tay, dùng một hằng chung để điền
vào giá trị khuyết, dùng giá trị trung bình của mọi bản ghi cùng lớp
hoặc dùng các giá trị mà tần suất xuất hiện lớn.
- Xử lý nhiễu và các ngoại lệ: Thông thường, nhiễu dữ liệu có thể là
nhiễu ngẫu nhiên hoặc các giá trị bất thường. Để làm sạch nhiễu, người
ta có thể sử dụng phương pháp làm trơn nhiễu hoặc dùng các giải thuật
phát hiện ra các ngoại lệ để xử lý.
c. Làm giàu dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu đôi khi không đảm bảo tính
đầy đủ của dữ liệu. Một số thông tin quan trọng có thể thiếu hoặc không đầy
đủ. Chẳng hạn, dữ liệu về khách hàng lấy từ một nguồn bên ngoài không có
hoặc không đầy đủ thông tin về thu nhập. Nếu thông tin về thu nhập là quan
trọng trong quá trình khai thác dữ liệu để phân tích hành vi khách hàng thì rõ
ràng là ta không thể chấp nhận đưa các dữ liệu khuyết thiếu vào được.
Quá trình làm giàu bao cũng bao gồm việc tích hợp và chuyển đổi dữ
liệu. Các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được tích hợp thành một kho
thống nhất. Các khuôn dạng khác nhau của dữ liệu cũng được quy đổi, tính
toán lại để đưa về một kiểu thống nhất, tiện cho quá trình phân tích. Đôi khi,
một số thuộc tính mới có thể được xây dựng dựa trên các thuộc tính cũ.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
11
d. Mã hóa: Các phương pháp dùng để chọn lọc, làm sạch, làm giàu dữ
liệu sẽ được mã hóa dưới dạng các thủ tục, chương trình hay tiện ích nhằm tự
động hóa việc kết xuất, biến đổi và di chuyển dữ liệu. Các hệ thống con đó có
thể được thực thi định kỳ làm tươi dữ liệu phục vụ cho việc phân tích.
1.2.3. Khai thác dữ liệu
Giai đoạn khai thác dữ liệu được bắt đầu sau khi dữ liệu đã được thu
thập và tiến hành xử lý. Trong giai đoạn này, công việc chủ yếu là xác định
được bài toán khai thác dữ liệu, tiến hành lựa chọn phương pháp khai thác
phù hợp với dữ liệu có được và tách ra các tri thức cần thiết.
Thông thường, các bài toán khai thác dữ liệu bao gồm: các bài toán
mang tính chất mô tả - đưa ra những tính chất chung nhất của các dữ liệu, các
bài toán khai thác dự báo – bao gồm cả việc thực hiện các suy diễn trên dữ
liệu. Tùy theo bài toán xác định được mà ta lựa chọn các phương pháp khai
thác dữ liệu cho phù hợp.
1.2.4. Minh họa và đánh giá
Các tri thức phát hiện từ cơ sở dữ liệu cần được tổng hợp dưới dạng các
báo cáo phục vụ cho các mục đích hỗ trợ quyết định khác nhau.
Do nhiều phương pháp khai thác có thể được áp dụng nên các kết quả
có mức độ tốt/xấu khác nhau. Việc đánh giá các kết quả thu được là cần thiết,
giúp tạo cơ sở cho những quyết định chiến lược. Thông thường chúng được
tổng hợp, so sánh bằng các biểu đồ và được kiểm nghiệm, tin học hóa. Công
việc này thường là của các chuyên gia, các nhà phân tích và quyết định.
1.2.5. Đƣa kết quả vào thực tế
Các kết quả của quá trình phát hiện tri thức có thể được đưa vào ứng
dụng trong những lĩnh vực khác nhau. Do các kết quả có thể là các dự báo
hoặc các mô tả nên chúng có thể được đưa vào các hệ thống hỗ trợ ra quyết
định nhằm tự động hóa quá trình này.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
12
Quá trình phát hiện tri thức có thể được tiến hành theo các bước trên.
Ngoài ra trong quá trình khai thác người ta có thể thực hiện các cải tiến, nâng
cấp cho phù hợp.
1.3. Khai phá dữ liệu
1.3.1. Các quan niệm về khai phá dữ liệu
Sau đây là một số quan niệm về khai phá dữ liệu:
Khai phá dữ liệu là tập hợp các thuật toán nhằm chiết xuất những thông
tin có ích từ kho dữ li