Bài giảng Công nghệ tri thức và ứng dụng - Phần 3: Khai mỏ dữ liệu và khám phá tri thức - Chương 7: Khai mở dữ liệu

Chương 7: Khai mỏ dữ liệu Phần III: Khai mỏ dữ liệu và khám phá tri thức Tham khảo thêm: [1] GS.TSKH Hoàng Kiếm. Bài giảng cao học môn học cơ sở tri thức và ứng dụng. ĐHKHTN-TPHCM. [2] Krzysztof J. Cios, Witold Pedrycz, Roman W. Swiniarski. Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Kluwer Academic Publishers, 1998 [3] Citeseer - Scientific Literature Digital Library. Artificial Intelligence- - 2003 Bài toán khám phá luật kết hợp Bài toán phân loại dữ liệu Bài toán gom nhóm dữ liệu Bài toán lập mô hình Bài toán dự báo … I. Một số bài toán điển hình về data mining I. Một số bài toán điển hình về data mining (tt) a. Phát hiện luật kết hợp (association rules) Tìm ra những mối liên hệ giữa các trường mô tả đối tượng trong CSDL và xây dựng thành các luật cụ thể. Luật kết hợp là tri thức quan trọng nhất tiềm ẩn trong CSDL. Ví dụ: Sau khi phân tích một CSDL bán hàng ta tìm ra được các luật (1): Nếu khách hàng mua món A cũng sẽ mua món B. (2): Nếu khách hàng mua món C thì tháng sau sẽ mua món D. … I. Một số bài toán điển hình về data mining (tt) b. Phân lớp (classification) I. Một số bài toán điển hình về data mining (tt) c. Gom nhóm (Clustering) Tham khảo thêm: [1] Krzysztof J. Cios, Witold Pedrycz, Roman W. Swiniarski. Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Kluwer Academic Publishers, 1998 [2] Citeseer - Scientific Literature Digital Library. Artificial Intelligence- - 2003 II. Luật kết hợp Một số khái niệm: Cho I = {i1, i2, i3, …, in} là tập hợp các trường gọi là items D: tập các giao tác có các giao tác Ti mà Ti  I T chứa X nếu X  T (X là tập có các phần tử  I). Mỗi giao tác Ti có chỉ danh là TID. Luật kết hợp là một mối liên hệ điều kiện giữa hai tập các hạng mục dữ liệu X và Y theo dạng sau: Nếu X thì Y, và ký hiệu là X  Y. Chúng ta có luật kết hợp X  Y, nếu X  I, Y  I và X  Y =  Luật X  Y có độ support là s nếu có s% số giao tác trong D có chứa X  Y. Hay là : 	support (XY) = s% = Card(XY)/ Card(D) % II. Luật kết hợp (tt) Luật XY có độ tin cậy là c (confidence) nếu có c% số giao tác trong D chứa XY so với số giao tác trong D chứa X, khi đó ta có :  c = Card(XY)/Card(X) % Tập các hạng mục dữ liệu gọi là ItemSet có độ support lớn hơn hay bằng giá trị ngưỡng nhỏ nhất (gọi là minsupp) được gọi là Large ItemSet. Các ItemSet còn lại được gọi là các Small ItemSet Với mỗi một Large ItemSet - L, và A là một tập con khác rỗng của L, nếu tỉ lệ phần trăm giữa support của L so với support của A lớn hơn hay bằng độ tin cậy nhỏ nhất. (gọi là minconf) thì ta có luật kết hợp A  (L\A). II. Luật kết hợp (tt) Ví dụ: (minh họa 2 đại lượng minsupp và minconf) Người ta đưa ra minsupp = 40% và mincon f = 50 %. Tìm ra được 2 luật kết hợp thỏa mãn minsupp và minconf (1): Age (30..39) and (Married: Yes)  NumCars = 2 (s = 40%, c = 100%) (2): NumCars(0..1)  Married = No (s = 40%, c = 66,6%). II. Luật kết hợp (tt) 2. Biến đổi CSDL Phân chia giá trị của thuộc tính thành những khoảng và ứng với mỗi khoảng liên kết nó với một giá trị nguyên dương để dễ dàng thao tác trên các thuộc tính. II. Luật kết hợp (tt) Ví dụ: CSDL có thuộc tính Age nhận giá trị từ 20  50. Ta có thể chia 20  50 thành 4 khoảng: 10..19; 20..29; 30..39; 40..49. Xem mỗi miền này như là một thuộc tính riêng lần lượt là: 1, 2, 3, 4. biến đổi thành II. Luật kết hợp (tt) 3. Tìm luật kết hợp Để rút ra được luật trong CSDL cần tiến hành 5 bước sau: B1: Xác định khoảng phân chia của mỗi thuộc tính khi cần phân tích. B2: Kết hợp mỗi khoảng thuộc tính đã phân chia ở bước B1 với một số nguyên để thực hiện các thuật toán được nhanh, dễ dàng. B3: So sánh các support của các item với minsupp, tạo tập Largeitemset. B4: ABCD và AB là Large itemset ta rút ra được luật AB  CD khi support(ABCD)/support(AB) >= minconf B5: Xác định chọn những luật phù hợp II. Luật kết hợp (tt) Ví dụ: Dùng ví dụ về hồ sơ nhân sự ở trên chia khoảng trên thuộc tính AGE (giả sử chia thành 4 khoảng). Minsupp = 40% = 2 records Minconf = 50% II. Luật kết hợp (tt) Các khoảng chia Age Kết hợp thuộc tính Age và Married với một số nguyên II. Luật kết hợp (tt) Bảng kết quả sau khi biến đổi II. Luật kết hợp (tt) Tập Large itemset tìm được như sau: Rút ra được các luật sau: II. Luật kết hợp (tt) Ví dụ: Bài toán tìm luật kết hợp Cho CSDL sau: Tìm các luật kết hợp nếu cho minsupp = 0.5(50%) và minconf = 1(100%) II. Luật kết hợp (tt) Ta có:	 sp(“bánh mì”) = 3/5; 	sp(“bia”) = 3/5; sp(“nước ngọt”) = 3/5; 	sp(“sữa”) = 4/5;	 sp(“khăn giấy”) = 3/5; F1 = {“bánh mì”, “bia”, “nước ngọt”, “sữa”, “khăn giấy”} C2 = { {“bánh mì”,“bia”}, {“bánh mì”,“nước ngọt”}, 	 	 {“bánh mì”,“sữa”}, {“bánh mì”,“khăn giấy”}, {“bia”,“nuớc ngọt”}, {“bia”,”sữa”}, 	 {“bia”,”khăn giấy”}, {“nuớc ngọt”,”sữa”}, 	 {“nuớc ngọt”,”khăn giấy”}, {“sữa”,”khăn giấy”} } II. Luật kết hợp (tt) Tìm F2 từ C2: sp({“bánh mì”, “bia”}) = 2/5 (loại) sp({“bánh mì”,”nuớc ngọt”}) = 1/5 (loại) sp({“bánh mì”,”sữa”}) = 2/5 (loại) … sp({“nuớc ngọt”, “sữa”}) = 3/5 … sp({“sữa”,”khăn giấy”}) = 3/5  F2 = {{“nước ngọt”,”sữa”}, {“sữa”,”khăn giấy”}}  C3 = {{“nuớc ngọt”,”sữa”,”khăn giấy”}} II. Luật kết hợp (tt) Tìm F3 từ C3: sp({“nuớc ngọt”,”sữa”,”khăn giấy”}) = 2/5 (loại)  F3 = {}  C4 = {} Vậy tập phổ biến là {{“nước ngọt”,”sữa”}} Ta xây dựng 2 luật (R1) “nước ngọt”  “sữa”; (R2) “sữa”  “nước ngọt” conf(R1) = sp(R1)/sp(“nước ngọt”) = 3/5 : 3/5 = 1 (100%) conf(R2) = sp(R1)/sp(sữa) = 3/5 : 4/5 = ¾ (75%) (loại) II. Luật kết hợp (tt) Vậy tìm được 1 luật: “nuớc ngọt”  “sữa” 	với minsupp = 50% minconf = 100% Khách hàng mua “nước ngọt” thì cũng sẽ mua “sữa” 4. Thuật toán tìm luật kết hợp Böôùc 1 : Lieät keâ taát caû caùc taäp con P cuûa I sao cho P > 1. Böôùc 2 : Vôùi moãi taäp con P, lieät keâ taát caû caùc taäp con X khaùc troáng cuûa P. Luaät R ñöôïc hình thaønh bôûi :  	R : X  P \ X Thuật toán APRIORITID (Tham khảo thêm bài giảng cao học môn học cơ sở tri thức và ứng dụng. ĐHKHTN-TPHCM của GS.TSKH Hoàng Kiếm)