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.
- Cải tiến thuật toán RANSAC để phân biệt các chữ số trong hình ảnh nhiễu sử dụng Python
- Sử dụng thuật toán “ IMPROVED SHUFFLED FROG LEAPING ALGORITHM” tạo lập lịch trình cho những đôi cần cẩu xếp chồng tự động tại các bến cảng container tự động
- Thuật toán Aro Knowledge và ứng dụng proof dụng trên Web 3.0
- Phân tích giới hạn và thích nghi các tấm mỏng chịu uốn bằng thuật toán đối ngẫu
- Ứng dụng thuật toán Rao tối ưu khung thép sử dụng phân tích phi tuyến tính phi đàn hồi