3
1
2
3
5
6
9
9
11
12
1 13
14
2.1. K 14
15
15
19
24
30
36
37
37
38
40
46
50
Hình 1.1 9
Hình 2.1 22
Hình 2.2 23
Hình 2.3 23
Hình 2.4 25
Hình 2.5 26
Hình 2.6 27
Hình 2.7 31
Hình 2.8 32
Hình 2.9 35
Hình 2.10 36
Hình 3.1 38
Hình 3.2 41
Hình 3.3 48
Hình 4.1 55
Hình 4.2
i
∈ S
j
i
) - TS(R
o
60
Hình 4.3: R
i
∈ S
j
hay
logs
web
cho quá trình khai ph
1.1.
(hình 1.1)
q
Hình 1.1:
10
[1].
:
1. Phâ (Standard Statistical Analysis):
(navigation path).
2. (Association Rules):
,
hay
ra n
:
,
là .
.
.
n
.
12
1.3
13
2. :
1.41
.
các khai phá ã
14
1
, i
2
n
∪
15
(frequent itemset).
hau
(DHPDirect Hashing and Prunning)
17
-
-
-Hybrid Distribution) (xem [6
22
-
9
[20
[21
.
[15]
Suneetha và
Krishnamoorti -Down thay vì Bottom-
(frequent pattern tree) [8]
-
19
1
, i
2
n
:
Input: t
1
, t
2
m
}.
Output:
Begin
Tính sup(i
j
) = count(i
j
1
, i
2
n
k+1
k-
k
k
;
k+1
.
k+1
;
If F
k+1
= ⍉ then termination=true
Else k=k+1;
Until termination;
End;
k+1
k
ãn:
k+1
k-1
, i
k
} và Q
k
= {i
1
, i
2
k-1
, i
i
1
≤i
2
≤≤i
k-1
≤i
k
≤i
.
k+1
(∀X ⊆ L
k+1
Session 3
Session 4
Session 5
Session 6
Session 7
Session 8
Session 9
I
1
I
2
I
3
I
I
2
, I
3
T04
I
1
, I
2
, I
4
T05
I
1
, I
3
T06
I
2
, I
3
T07
I
1
, I
3
{I
1
}
6
6/9
{I
2
}
7
7/9
{I
3
}
6
6/9
{I
4
}
2
2/9
2/9
{I
5
}
2
2/9
23
{I
1
, I
2
}
4
4/9
{I
1
, I
3
}
4
4/9
{I
1
}
2
2/9
{I
3
, I
4
}
0
0
{I
3
, I
5
}
1
1/9
{I
4
, I
5
}
0
0
Hình 2.2:
{I
5
}, {I
2
, I
4
, I
5
}
1
, I
3
, I
5
}, {I
2
, I
3
, I
4
}, {I
2
, I
3
, I
5
} và {I
2
, I
4
, I
5
}
2
, I
3
, I
5
} không
{I
1
, I
2
}
4
4/9
{I
1
, I
3
}
4
{I
1
, I
2
, I
3
}
2
2/9
{I
1,
I
2
, I
5
}
2
2/9
{I
1
1
, I
2
}, {I
1
, I
3
}, {I
1
, I
5
}, {I
2
, I
3
}, {I
2
, I
4
}, {I
2
, I
5
},
{I
1
, I
2
, I
3
, I
2
, I
5
})/supp({I
1
, I
2
}) = 2/4 = 50% (R
1
R
2
: I
1
, I
5
2
conf(R
2
) = supp({I
1
, I
2
, I
5
})/supp({I
1
2
, I
5
conf(R
2
) = supp({I
1
, I
2
, I
5
})/supp({I
1
}) = 2/6 = 33% (R
4
R
5
: I
2
1
, I
5
conf(R
2
) = supp({I
1
2
comestic.htm và car.htm thì n
6
Lý thuyt v x lý song song (parallel processing) bu cui nh
1940 khi J.Von Neumann gii thiu mt s mô hình hn ch ca tính toán song
song có tên otomat t bào mà ch yu là mt mng hai chiu các b x lý trng thái
hu ht theo di. T n nay, lý thuyt v x lý
song song tr vc nghiên cu quan tri nhng
du hiu kh quan trong vic xây dng mt mô hình lp trình mi có nhng tính
t tri so vi mô hình lp trình tun t truyn thng. Vic ng dng lp
25
trình song song trong gii quyt các bài toán khai phá d liu t c nhiu
nhà nghiên ci vc khai phá lut kt hi
là mt ngoi l
2-3]. t
k song song shared-
o N essor), P
i
26
k
k
1
k
k
cho
. . .
. . .
CSDL giao
D
1
CSDL giao
D
2
CSDL giao
D
N
2
N
lý P
1
2
N
F