Khai thác tập phổ biến từ dữ liệu luồng bằng cách sử dụng thuật toán di truyền
Tác giả: Phạm Đức Thành, Lê Thị Minh Nguyện
Số trang:
Tr. 01-12
Số phát hành:
Volume 8 (N1) - Tháng 9
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Tập phổ biến, dữ liệu luồng, cửa sổ trượt, thuật toán di truyền, khai thác dữ liệu, giao dịch
Chủ đề:
Công nghệ thông tin
Tóm tắt:
Bài báo này trình bày một nghiên cứu về việc khai thác các tập phổ biến từ dữ liệu giao dịch luồng trong bối cảnh có sự thay đổi khái niệm. Dữ liệu luồng, với tính chất không ổn định, đặt ra nhiều thách thức trong việc khai thác. Bài báo này sử dụng phương pháp thuật toán di truyền, mối quan hệ giữa sự thay đổi khái niệm, kích thước cửa sổ trượt và ràng buộc của thuật toán di truyền. Sự thay đổi khái niệm được xác định thông qua sự thay đổi trong các tập phổ biến.
Tạp chí liên quan
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số





