Phát hiện các mẫu có lợi ích cao trên cơ sở dữ liệu lượng hóa

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu sản xuất các chế phẩm sinh học phòng trừ nấm gây bệnh thối xám (Botrytis cinerea) và bệnh thán thư (Colletotri chum gleoosporioides) trên một số loại hoa rau quả
Nghiên cứu giải pháp áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của người nộp thuế
Phụ lục 3 - Phương án 3: Giới thiệu MS ACCESS và ứng dụng cho hệ thống thông tin đất đai Tổng quan về các hệ GIS
Chuyển giao công nghệ hỗ trợ xây dựng Trung tâm sản xuất giống nấm nuôi trồng và chế biến nấm tại tỉnh Hủa Phăn nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào
Nghiên cứu xác định nội dung thông tin và hoàn thiện công tác cung cấp thông tin thống kê nước ngoài cho các đối tượng sử dụng trong nước
Nghiên cứu chế tạo chứng dương ARN kháng RNase (Armored RNA) cho RT-PCR ứng dụng trong phát hiện nhiễm virut zika tại Hà Nội
Nghiên cứu đánh giá chất lượng và hiệu quả triển khai đại trà chương trình và sách giáo khoa mới bậc tiểu học và trung học cơ sở trong phạm vi cả nước - Sách giáo khoa mới môn Vật lý cấp trung học cơ sở
Khả năng và những giải pháp tổng thể để kim ngạch xuất khẩu hàng hoá đạt và vượt 50 tỉ USD vào năm 2010
Đánh giá tài nguyên nước ngầm
Chuyên đề nghiên cứu lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam Tập I (1920-1954)

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 29,179,740

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

102.05-2017.300

Số đăng ký KQ

2020-52-954/KQNC

Tên nhiệm vụ

Phát hiện các mẫu có lợi ích cao trên cơ sở dữ liệu lượng hóa

Tổ chức chủ trì

Trường Đại học Đà Lạt

Cơ quan chủ quản

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

TS. Trương Chí Tín⁽²⁾

Cán bộ phối hợp

GS. TS. Lê Hoài Bắc⁽¹⁾, TS. Trần Ngọc Anh, GS. TS. Fournier-Viger Philippe, ThS. Dương Văn Hải, ThS. Tạ Thị Thu Phượng⁽³⁾

Lĩnh vực nghiên cứu

Toán học ứng dụng

Thời gian bắt đầu

01/08/2018

Thời gian kết thúc

01/08/2020

Năm viết báo cáo

2020

Nơi viết báo cáo

Lâm Đồng

860 (triệu đồng)

Số trang

160 tr. + phụ lục

Tóm tắt

Khai thác các mẫu (itemset, chuỗi) phổ biến trên các cơ sở dữ liệu (database -DB) nhị phân truyền thống là một bài toán khai thác dữ liệu quan trọng và có nhiều ứng dụng. Tuy nhiên, nó có thể sinh thiếu nhiều mẫu thú vị (ví dụ, các mẫu hoặc hành vi bất thường tuy hiếm nhưng thú vị hoặc có ích). Vì vậy, các tiêu chuẩn khác cần được xem xét nhằm đánh giá độ quan trọng/lợi ích của các mẫu. Ngoài ra, các thuật toán khai thác các mẫu phổ biến truyền thống bỏ qua nhiều DB thực tế chứa các thông tin lượng hóa (quantitative database -QDB) hữu dụng như số lượng mua và lợi ích đơn vị của các mặt hàng.

Từ khoá

Thuật toán, Cơ sở dữ liệu, Lượng hóa, Khai thác, Thông tin

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

17854