KHAI THÁC TẬP HỮU ÍCH TRUNG BÌNH CAO VỚI RÀNG BUỘC TƯƠNG QUAN

Tóm tắt

Tập hữu ích cao là một trong những khái niệm quan trọng trong bài toán khai thác tập mục. Nhằm khắc phục sự mất cân đối về độ hữu ích giữa các phần tử trong tập mục, khái niệm độ hữu ích trung bình đã được đề xuất. Tuy nhiên, một số tập mục đạt độ hữu ích trung bình cao vẫn tồn tại mức tương quan thấp giữa các phần tử, làm giảm giá trị trong quá trình phân tích kinh doanh. Để khắc phục hạn chế này, bài báo đề xuất phương pháp khai thác tập hữu ích trung bình cao có xét đến yếu tố tương quan thông qua thuật toán CHAU (Correlated High Average Utility). Nghiên cứu tập trung cải tiến công thức tính giá trị chặn trên của độ hữu ích trung bình nhằm tăng khả năng tỉa ứng viên, từ đó nâng cao hiệu suất xử lý của thuật toán. Kết quả thực nghiệm so sánh với phương pháp tiên tiến hiện nay là thuật toán CoHAI trên các bộ dữ liệu có đặc trưng thưa và dày khác nhau như Chainstore, Kosarak, Retail, Accident, Mushroom và Chess cho thấy phương pháp đề xuất đạt hiệu năng tốt hơn xét trên cả thời gian thực thi và mức tiêu thụ bộ nhớ.