Sử dụng hai ngưỡng khai thác tập có thể xóa trên dữ liệu tăng cường
Tác giả: Nguyễn Linh Hoài ThịTóm tắt:
Khai thác dữ liệu truyền thống thường được áp dụng trên các cơ sở dữ liệu (CSDL) tĩnh và xử lý theo lô. Trên thực tế, CSDL thường xuyên biến động, việc xử lý theo lô không hiệu quả gây lãng phí khi một lượng nhỏ dữ liệu được thêm vào nhưng phải khai thác lại từ đầu. Vì vậy, khai thác dữ liệu trên cơ sở dữ liệu động đã thu hút sự nghiên cứu của nhiều tác giả. Trong đó, khai thác tập có thể xoá (EIs) trên cơ sở dữ liệu tăng cường là một trong những lĩnh vực thú vị. Mặc dù gần đây cũng đã có một vài công trình được phát triển để xử lý việc cập nhật EIs trên cơ sở dữ động nhưng hạn chế chính là xác suất quét lại CSDL lớn dẫn đến tốn nhiều thời gian cập nhật. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một thuật toán cập nhật EIs sử dụng hai ngưỡng để tránh việc quét lại nhiều lần CSDL gốc cũng như sử dụng các cấu trúc dữ liệu mới để xử lý dữ liệu tăng cường hiệu quả.
- Đánh giá hiệu quả kỹ thuật CNV-seq trong chẩn đoán trước sinh các bất thường nhiễm sắc thể ở thai nhi tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đánh giá kết quả hồi phục chức năng vận động cho người bệnh đột quỵ não tại Bệnh viện Điều dưỡng Phục hồi chức năng Trung ương năm 2023
- Đánh giá giá trị xét nghiệm HPV, tế bào học và đồng sàng lọc trong tầm soát ung thư cổ tử cung
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng của người bệnh viêm gan vi rút E điều trị tại Bệnh viện Bệnh nhiệt đới Trung ương trong năm 2023
- Giá trị của xét nghiệm Xpert MTB/RIF chẩn đoán lao phổi trong mẫu dịch rửa phế quản phế nang tại bệnh viện Đa khoa Đồng Nai





