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.
- Mối liên quan giữa một số đặc điểm lâm sàng và giải phẫu bệnh của sarcôm tạo xương với dấu ấn SATB2
- Đặc điểm mô bệnh học và hóa mô miễn dịch sarcoma màng hoạt dịch tại Bệnh viện K
- Nghiên cứu dấu hiệu lâm sàng và đặc điểm giải phẫu bệnh của bệnh viêm da cơ
- Đánh giá biểu hiện của thụ thể androgen trên bệnh ung thư vú bộ ba âm tính bằng phương pháp hóa mô miễn dịch
- Nghiên cứu đặc điểm hoá mô miễn dịch của EGFR và các dấu ấn CK, p63, Vimentin trong ung thư biểu mô vú dị sản tại Bệnh viện K





