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

Các nhiệm vụ khác

Đánh giá hiện trạng năng lực công nghệ và nhu cầu đổi mới công nghệ trong sản xuất vắc xin cho người
Sản xuất thử nghiệm chế phẩm axit gamma amino butyric (GABA) và thực phẩm chức năng giàu GABA từ gạo lứt đậu tương
Nghiên cứu ô nhiễm kim loại nặng trong không khí thông qua chỉ thị rêu Barbula Indica
Thực trạng và giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động của bộ máy chính quyền cơ sở ở huyện Yên Mô
Ứng dụng phương pháp can thiệp động mạch vành qua da trong điều trị bệnh nhân hội chứng động mạch vành cấp tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Hải Dương
Phong trào Duy Tân dưới góc độ kinh tế Phong trào Duy Tân ở Quảng Nam đầu thế kỷ XX: Lịch sử và gợi mở
Ứng dụng kỹ thuật ghép tim từ người cho đa tạng chết não tại Bệnh viện Chợ Rẫy
Ứng dụng viễn thám và GIS điều tra đánh giá tổng hợp điều kiện tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên phục vụ phát triển knih tế - xã hội bền vững tỉnh Quảng Bình
Sưu tầm bình tuyển giống và hoàn thiện quy trình canh tác cho cây mãng cầu ta tỉnh Bình Thuận
Nghiên cứu ứng dụng công nghệ sinh học để sản xuất cá hộp không thanh trùng từ cá tra basa

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 54,601,611

Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

102.05-2017.300

Giấy đăng ký KQ số

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

Chủ nhiệm nhiệm vụ

TS. Trương Chí Tín

Cán bộ phối hợp

GS.TS. Lê Hoài Bắc; TS. Trần Ngọc Anh; GS.TS. Fournier-Viger Philippe; ThS. Dương Văn Hải; ThS. Tạ Thị Thu Phượng

Lĩnh vực nghiên cứu

Toán học ứng dụng

Thời gian bắt đầu

08/2018

Thời gian kết thúc

08/2020

Ngày được nghiệm thu chính thức

16/09/2020

Giấy đăng ký KQ số

2020-52-954/KQNC

Ngày cấp

23/09/2020

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.

Ký hiệu kho

17854

Hiệu quả kinh tế

Cdc hoc viAn sau dqi hpc dd duqc ddo tqo d€u thuQc chi fiAu c{ta Khoa CNTT, Eqi hec Qutic gia TP HCM.

Từ khoá

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

Trạng thái

Ứng dụng

THÔNG TIN THEO LOẠI HÌNH NHIỆM VỤ

Áp dụng đối với

Đề tài KH&CN

Kết quả của đề tài được ứng dụng trong lĩnh vực khoa học công nghệ nào?

Khoa học tự nhiên,

Kết quả của đề tài khoa học và công nghệ có được sử dụng đề giải quyết vấn đề thực tế, là cơ sở đề xuất những nội dung nghiên cứu hoặc những vấn đề mới?

Số lượng công bố khoa học, văn bằng sở hữu công nghiệp có nguồn gốc từ kết quả nghiên cứu của nhiệm vụ khoa học và công nghệ

Số lượng công bố trong nước: 0

Số lượng công bố quốc tế: 0

Từ ứng dụng kết quả của đề tài, có hình thành yêu cầu bảo hộ sở hữu công nghiệp không?

Không

Việc ứng dụng kết quả của đề tài khoa học và công nghệ có góp phần vào đào tạo nhân lực khoa học và công nghệ không?

Không