Đang tải... (xem toàn văn)
MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN NGANG Mục đích nghiên cứu của đề tài luận văn là nghiên cứu tổng quan về khai phá dữ liệu, khai phá luật kết hợp trong môi trường phân tán. Trong luận văn tác giả đặc biệt quan tâm và xét một số tính chất của luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu phân tán ngang. Bản chấtmà luận văn muốn đề cập là một tính chất t nào đó của luật kết hợp thỏa mãn trong bảng R thì khi phân tán ngang R thành các bảng con R1, R2, …, Rk, tính chất t có thỏa mãn trong các Ri không?
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG NGUYỄN XUÂN KHUÊ MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN NGANG Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ HÀ NỘI - NĂM 2013 Luận văn được hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: ……………………………………………………… (Ghi rõ học hàm, học vị) Phản biện 1: ……………………………………………………………………… Phản biện 2: ……………………………………………………………………… Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Vào lúc: giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 1 MỞ ĐẦU Hiện nay, lượng thông tin được lưu trữ trên các thiết bị điện tử không ngừng tăng lên. Sự tích lũy dữ liệu này xảy ra với một tốc độ bùng nổ. Nói một cách hình ảnh là chúng ta đang “ngập” trong dữ liệu nhưng lại “đói” tri thức. Câu hỏi đặt ra là liệu chúng ta có thể khai thác được gì từ những “núi” dữ liệu ấy không? Data Mining ra đời như một hướng giải quyết hữu hiệu cho câu hỏi vừa đặt ra ở trên. Khá nhiều định nghĩa về Data Mining, tuy nhiên có thể tạm hiểu rằng Data Mining như là một công nghệ tri thức giúp khai thác những thông tin hữu ích từ những kho dữ liệu được tích trữ trong suốt quá trình hoạt động của một công ty, tổ chức nào đó. Khai phá dữ liệu bao hàm rất nhiều hướng tiếp cận. Các kỹ thuật chính được áp dụng trong lĩnh vực này phần lớn được thừa kế từ lĩnh vực cơ sở dữ liệu, machine learning, trí tuệ nhân tạo, lý thuyết thông tin, xác suất thống kê, và tính toán hiệu năng cao. Các bài toán chủ yếu trong khai phá dữ liệu là phân lớp/dự đoán (classification/prediction), phân cụm (clustering), khai phá luật kết hợp (association rules mining), khai phá chuỗi (sequence mining), v.v… Trong khai phá luật kết hợp, việc tìm hiểu về mối liên hệ, ràng buộc giữa các tập phổ biến, luật kết hợp trên các các hệ con và trên hệ thống tập trung đóng vai trò hết sức quan trọng. Nếu chỉ ra được sự ràng buộc và mối liên hệ giữa các tập phổ biến, luật kết hợp trên hệ thống tập trung và các hệ thống con thì thay cho việc tìm tập phổ biến trên toàn hệ thống ta tìm trên các hệ thống con và việc tìm kiếm diễn ra nhanh gấp nhiều lần so với tìm kiếm tập trung trên hệ thống lớn. Ý thức được đây là một lĩnh vực nghiên cứu có nhiều triển vọng, tôi đã chọn hướng nghiên cứu khai phá luật kết hợp cho đề tài luận văn của mình. Luận văn được xây dựng dựa trên nền các nghiên cứu đã có trong lĩnh vực khai phá luật kết hợp, đồng thời tôi cũng mạnh dạn trình bày một vài đề xuất của riêng mình đó là “nêu lên một số tính chất của luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu phân tán ngang”. Xuất phát từ nhu cầu trên tôi chọn đề tài: “MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN NGANG” 2 Mục đích nghiên cứu của đề tài luận văn là nghiên cứu tổng quan về khai phá dữ liệu, khai phá luật kết hợp trong môi trường phân tán. Trong luận văn tác giả đặc biệt quan tâm và xét một số tính chất của luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu phân tán ngang. Bản chất mà luận văn muốn đề cập là một tính chất t nào đó của luật kết hợp thỏa mãn trong bảng R thì khi phân tán ngang R thành các bảng con R 1 , R 2 , …, R k , tính chất t có thỏa mãn trong các R i không? Bố cục của luận văn gồm 3 chương: Chương 1. Nghiên cứu tổng quan - Nghiên cứu tổng quan về khai phá dữ liệu - Giới thiệu chung về khai phá dữ liệu - Quy trình và các kỹ thuật khai phá dữ liệu - Các ứng dụng của khai phá dữ liệu - Nghiên cứu về cơ sở dữ liệu phân tán Chương 2. Khai phá luật kết hợp - Các luật trong khai phá tri thức - Khai phá luật kết hợp - Một số dạng luật kết hợp - Một số thuật toán khai phá luật kết hợp Chương 3: Một số tính chất của luật kết hợp - Giới thiệu - Các định nghĩa - Giới thiệu một số tính chất của luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu phân tán ngang. 3 Chương 1 - NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu 1.1.1. Các khái niệm cơ bản Khai phá dữ liệu được dùng để mô tả quá trình phát hiện ra tri thức trong CSDL. Định nghĩa của Ferruzza: “Khai phá dữ liệu là tập hợp các phương pháp được dùng trong tiến trình khám phá tri thức để chỉ ra sự khác biệt các mối quan hệ và các mẫu chưa biết bên trong dữ liệu” Định nghĩa của Fayyad: “Khai phá tri thức là một quá trình không tầm thường nhận ra những mẫu dữ liệu có giá trị, mới, hữu ích, tiềm năng và có thể hiểu được”. Khai phá dữ liệu (Data mining): Là một bước trong quy trình khám phá tri thức, nhằm: Rút trích thông tin hữu ích, chưa biết, tiềm ẩn trong khối dữ liệu lớn Phân tích dữ liệu bán tự động Giải thích dữ liệu trên các tập dữ liệu lớn 1.1.2. Quá trình khai phá dữ liệu Quá trình phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu là một quá trình sử dụng nhiều phương pháp và công cụ tin học nhưng trong đó con người vẫn đóng vai trò là trung tâm của quá trình. Hình 1.1 – Quy trình phát hiện tri thức 4 1.1.3. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu Phân lớp dữ liệu [2] Khái niệm phân lớp dữ liệu được Han và Kamber đưa ra năm 2000. Phân lớp dữ liệu là xây dựng một mô hình mà có thể phân các đối tượng thành những lớp để dự đoán giá trị bị mất tại một số thuộc tính của dữ liệu hay tiên đoán giá trị của dữ liệu sẽ xuất hiện trong tương lai. Phân nhóm dữ liệu [2, 3] Phân nhóm là kỹ thuật khai phá dữ liệu tương tự như phân lớp dữ liệu. Tuy nhiên, sự phân nhóm dữ liệu là quá trình học không được giám sát, là quá trình nhóm những đối tượng vào trong những lớp tương đương. Trong phân lớp dữ liệu, một bản ghi thuộc về lớp nào là phải xác định trước, trong khi phân nhóm không xác định trước. Trong phân nhóm, những đối tượng được nhóm lại cùng nhau dựa vào sự giống nhau của chúng. Hồi quy (Regression): Là việc xét một hàm ánh xạ từ một tập dữ liệu thành một biến dự đoán có giá trị thực. Nhiệm vụ hồi qui tương tự như phân lớp, điểm khác nhau chính là ở chỗ thuộc tính để dự báo là liên tục chứ không rời rạc [3, 4]. Tổng hợp (summarization): Là công việc liên quan đến các phương pháp tìm kiếm một mô tả cô đọng cho tập con dữ liệu [2, 4]. Các kỹ thuật tổng hợp thường được áp dụng trong việc phân tích dữ liệu có tính thăm dò và báo cáo tự động. Phát hiện sự thay đổi và độ lệch (change and deviation dectection): Nhiệm vụ này tập trung vào khám phá những thay đổi có ý nghĩa trong dữ liệu dựa vào các giá trị chuẩn hay độ đo đã biết trước, phát hiện độ lệch đáng kể giữa nội dung của tập con dữ liệu và nội dung mong đợi. [2, 3]. 1.1.4. Các bài toán thông dụng trong khai phá dữ liệu Trong khai phá dữ liệu (KPDL), các bài toán có thể phân thành bốn loại chính [5]: Phân lớp (Classification): Là bài toán thông dụng nhất trong KPDL. Với một tập các dữ liệu huấn luyện cho trước và sự huấn luyện của con người, các giải thuật phân loại sẽ học ra bộ phân loại 5 (classifier) dùng để phân các dữ liệu mới vào một trong những lớp (còn gọi là loại) đã được xác định trước. Dự đoán (Prediction): Với mô hình học tương tự như bài toán Phân lớp, lớp bài toán Dự đoán sẽ học ra các bộ dự đoán. Khi có dữ liệu mới đến, bộ dự đoán sẽ dựa trên thông tin đang có để đưa ra một giá trị số học cho hàm cần dự đoán. Bài toán tiêu biểu trong nhóm này là dự đoán giá sản phẩm để lập kế hoạch trong kinh doanh. Luật kết hợp (Association Rule): Các giải thuật Tìm luật kết hợp tìm kiếm các mối liên kết giữa các phần tử dữ liệu, ví dụ như nhóm các món hàng thường được mua kèm với nhau trong siêu thị. Phân cụm (Clustering): Các kỹ thuật Phân cụm sẽ nhóm các đối tượng dữ liệu có tính chất giống nhau vào cùng một nhóm. Có nhiều cách tiếp cận với những mục tiêu khác nhau trong phân loại. 1.1.5. Các cơ sở dữ liệu phục vụ khai phá dữ liệu Dựa vào những kiểu dữ liệu mà kỹ thuật khai phá áp dụng, có thể chia dữ liệu thành các loại khác nhau. Cơ sở dữ liệu quan hệ Cơ sở dữ liệu quan hệ là một nguồn tài nguyên lớn nhất chứa những đối tượng mà chúng ta cần khai phá. Cơ sở dữ liệu quan hệ có cấu trúc cao, dữ liệu được mô tả bởi một tập những thuộc tính và lưu trong những bảng. Cơ sở dữ liệu giao tác Cơ sở dữ liệu giao tác là tập hợp những bản ghi giao dịch, trong đa số các trường hợp chúng là những bản ghi các dữ liệu hoạt động của doanh nghiệp, tổ chức. Cơ sở dữ liệu không gian Cơ sở dữ liệu không gian bao gồm hai phần: Phần thứ nhất là dữ liệu quan hệ hay giao tác, phần thứ hai là thông tin định vị hoặc thông tin địa lý. Cơ sở dữ liệu có yếu tố thời gian Giống như cơ sở dữ liệu không gian, cơ sở dữ liệu có yếu tố thời gian bao gồm hai phần: Phần thứ nhất là dữ liệu quan hệ hay giao tác, phần thứ hai là thông tin về thời gian xuất hiện dữ liệu ở phần thứ nhất. 6 Cơ sở dữ liệu đa phương tiện Số lượng trang web đang bùng nổ trên thế giới, web có mặt ở khắp mọi nơi, duyệt web đã là nhu cầu của mọi tầng lớp trong xã hội. Thông tin trên web đang phát triển với tốc độ rất cao, khai phá thông tin trên web (web mining) đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu chính của khai phá dữ liệu, được các nhà nghiên cứu đặc biệt quan tâm. 1.1.6. Các ứng dụng của khai phá dữ liệu - Phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định (Analysis & decision support). - Điều trị trong y học (Medical): mối liên hệ giữa triệu chứng, chuẩn đoán và phương pháp điều trị (chế độ dinh dưỡng, thuốc men, phẫu thuật). - Phân lớp văn bản, tóm tắt văn bản và phân lớp các trang Web (Text mining & Web mining). - Tin sinh học (Bio-informatics): Tìm kiếm, đối sánh các hệ gen và thông tin di truyền, mối liên hệ giữa một số hệ gen và một số bệnh di truyền. - Nhận dạng. - Tài chính và thị trường chứng khoán (Finance & stock market): Phân tích tình hình tài chính và dự đoán giá cổ phiếu. - Bảo hiểm (Insurance). - Giáo dục (Education). 1.1.7. Khai phá dữ liệu và các lĩnh vực liên quan Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu được coi là trung tâm của nhiều ngành khoa học, nó liên quan đến rất nhiều ngành, nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính, ngân hàng, thương mại, y tế, giáo dục, thống kê, máy móc, trí tuệ nhân tạo, cơ sở dữ liệu, thuật toán học, tính toán song song, thu nhận tri thức trong các hệ chuyên gia, quan sát dữ liệu. Đặc trưng của hệ thống khai phá dữ liệu là nhờ vào các phương pháp thuật toán và kỹ thuật từ những lĩnh vực khác nhau, nhằm mục đích cuối cùng là trích ra tri thức từ dữ liệu trong CSDL khổng lồ. 1.1.8. Các thách thức trong khai phá dữ liệu - Cơ sở dữ liệu lớn - Số chiều các thuộc tính lớn 7 - Thay đổi dữ liệu và tri thức có thể làm cho các mẫu đã phát hiện không còn phù hợp - Dữ liệu bị thiếu hoặc bị nhiễu - Quan hệ giữa các trường phức tạp - Giao tiếp với người sử dụng và kết hợp với các tri thức đã có - Tích hợp với các hệ thống khác 1.2. Nghiên cứu về cơ sở dữ liệu phân tán 1.2.1. Các khái niệm cơ bản Thiết kế hệ thống máy tính phân tán bao gồm: - Phân rã dữ liệu; - Chọn những vị trí đặt dữ liệu; - Các chương trình ứng dụng trên mạng máy tính đó; - Thiết kế tổ chức khai thác hệ thống mạng. 1.2.2. Cơ sở dữ liệu phân tán là gì? Định nghĩa 1.1. Phân rã hay phân mảnh CSDL Phân rã (hay phân mảnh) CSDL là chia CSDL thành nhiều phần không chồng lặp lên nhau, mỗi phần được gọi là một mảnh con hay CSDL con. Định nghĩa 1.2. Cơ sở dữ liệu phân tán Cơ sở dữ liệu phân tán là một tập các cơ sở dữ liệu có quan hệ với nhau về mặt logic và được phân bố trên một mạng máy tính. 1.2.3. Tại sao phải phân tán CSDL? Trong thực tế chúng ta luôn cần phân tán CSDL là vì: - Chia để trị, chia CSDL thành các CSDL con để tiện giải quyết và quản trị chúng. - Do tầm hoạt động, tầm địa lý của CSDL rộng, lớn nên bắt buộc phải phân tán CSDL theo các khu vực. - Do yêu cầu bảo mật dữ liệu nên chúng ta phải phân tán dữ liệu thành các phần con để dễ bảo vệ dữ liệu. 8 - Một lý do quan trọng bắt buộc chúng ta phải phân tán (phân rã) cơ sở dữ liệu là để đảm bảo tính nhất quán, ổn định, không dư thừa dữ liệu mỗi khi thao tác và truy xuất trên CSDL. 1.2.4. Phân rã dọc Định nghĩa 1.3 Phân rã dọc Phép phân rã dọc quan hệ R trên tập thuộc tính A = {A1, A2, , An} thành các quan hệ R1, R2, , Rk tương ứng trên các tập thuộc tính U1, U2, , Uk là tách R thành k quan hệ thỏa mãn các yêu cầu sau: (i) A = U1 U2 Uk (ii) R = R1*R2* *Rk. Trong đó * là phép nối tự nhiên 1.2.5. Phân rã ngang Định nghĩa 1.4 Phân rã ngang R Phân rã ngang R trên tập thuộc tính A = {A1, A2, , An} là chia ngang quan hệ R thành các R 1 , R 2 , …, R k . Với R i là những quan hệ trên A; (1) R i R j = nếu i j; (2) R = k i Ri 1 [...]... ký trong đề cương Cụ thể luận văn đã đạt được một số kết quả chính sau: Tìm hiểu khái quát một số thuật toán khai phá luật kết hợp Phát biểu bài toán hệ khai thác dữ liệu thực chất là một hệ tin Đúc kết được các tính chất của các tập phổ biến trong hệ tập trung Đề xuất và phát hiện, chứng minh một số các tính chất của tập phổ biến, luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu tập trung và phân tán ngang. .. PHÁ LUẬT KẾT HỢP 2.1 Luật kết hợp 2.1.1 Giới thiệu về luật kết hợp Khai phá luật kết hợp: Là tìm các mẫu phổ biến kết hợp nhân quả giữa các tập đối tượng trong các cơ sở dữ liệu giao tác, cơ sở dữ liệu quan hệ, và những kho thông tin khác 2.1.2 Các khái niệm cơ bản - Gọi I = {I1, I2, , Im} là tập m thuộc tính riêng biệt, mỗi thuộc tính gọi là một mục - Gọi D là một cơ sở dữ liệu chứa n giao dịch, trong. .. thử ta thấy phần lớn các luật xuất hiện trong hệ tập trung thì cũng xuất hiện trên các trạm con tuy nhiên cũng có thể xảy trường hợp độ hỗ trợ và độ tin cậy không đảm bảo đồng thời cùng xuất hiện trên một trạm Sj nào đó 21 KẾT LUẬN Sau một thời gian tìm hiểu, nghiên cứu đến nay luận văn “MỘT SỐ TÍNH CHẤT CỦA LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN NGANG đã được hoàn thành Về cơ bản luận văn đáp ứng... luật kết hợp 2.1.3.1 Luật kết hợp và định lượng Boolean: Luật liên quan đến mối kết hợp giữa sự có xuất hiện và không xuất hiện của các phần tử (ví dụ “có mua A" hoặc “không có mua A") Định lượng: Luật liên quan đến mối kết hợp giữa các phần tử hay thuộc tính định lượng tuổi=30 39, thu nhập=42 48K mua=PC [1%, 75%] 2.1.3.2 Luật kết hợp nhiều chiều Một cấp: Mối kết hợp giữa các phần tử hay thuộc tính của. .. không nhất thiết luật X Y Z cũng là luật quan trọng trong S Tính chất 3.5: (Không tách luật) Nếu luật X Y Z là luật quan trọng trong S thì X Z và Y Z chưa chắc xảy ra Tính chất 3.6: (Các luật kết hợp không có tính bắc cầu) Nếu X Y và Y Z, chúng ta không thể suy ra X Z Tính chất 3.7: Nếu luật X (L - X) không thỏa mãn độ tin cậy tối thiểu thì không có luật nào trong các luật Y (L –... các tính chất tìm được trên dữ liệu thực tế hoặc một cơ sở dữ liệu lớn Chưa có đề xuất cài đặt hoặc cải tiến các thuật toán khai phá luật kết hợp đã có dựa trên các tính chất tìm được Số tính chất nghiên cứu được còn hạn chế 22 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Với việc có nhiều nghiên cứu, đề xuất được thử nghiệm và ứng dụng thành công vào cuộc sống đã chứng tỏ KPDL nói chung, khai phá luật kết hợp. .. các luật Y (L – Y) có độ tin cậy tối thiểu, trong đó Y X; X,Y L 18 3.3 Một số tính chất của tập phổ biến và luật kết hợp trong hệ phân tán ngang 3.3.1 Hệ phân tán ngang Giả sử ta có hệ khai thác dữ liệu S = (O, I, V, f) S được tách ngang thành m hệ thống con S1, S2, …, Sm Với Sj = (Oj, I, V, fj) ; O = Oj; Oi Oj = với mọi i ≠ j và fj là co của f trên Oj×I, hay fj: Oj x I V sao cho fj(o,... tại ít nhất một trạm Sj = (Oj, I, V, f) để trong Sj luật X Y là luật quan trọng với ngưỡng minconf Tính chất 3.13 Cho S = (O, I, V, f) là hệ toàn cục; X, Y I Nếu X Y không là luật quan trọng với ngưỡng minconf trong bất kỳ trạm Sj nào thì luật X Y không là luật quan trọng với ngưỡng minconf trong S 3.3.3 Đánh giá Bộ dữ liệu kiểm thử là cơ sở dữ liệu ngân hàng với 11 thuộc tính và số lượng giao... thể sinh các tập mục ứng cử trong Cpi một cách độc lập với tất cả các bộ xử lý khác Tùy vào tính tối ưu của việc phân chia tập mục, một số phần cơ sở dữ liệu có thể có các bản sao trên một số bộ xử lý 2.2.2.4 Thuật toán song song FP-Growth Dựa vào thuật toán Fp-Tree tuần tự được trình bày trong [8] Thuật toán này, ta xây dựng một số Fp-Tree cục bộ trong môi trường bộ nhớ phân tán và sử dụng mô hình “Chủ... cùng một cấp khái niệm (ví dụ cùng một cấp của hệ thống phân cấp) Bia, Khoai tây chiên Bánh mì [0.4%, 52%] Nhiều cấp: Mối kết hợp giữa các phần tử hay thuộc tính của nhiều cấp khái niệm khác nhau (ví dụ nhiều cấp của hệ thống phân cấp) Bia:Karjala, Khoai tây chiên:Estrella:Barbeque Bánh mì [0.1%, 74%] 11 2.1.4 Tối ưu luật 2.2 Một số thuật toán khai phá luật kết hợp 2.2.1 Thuật toán khai phá luật kết . TÍNH Mã số: 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ HÀ NỘI - NĂM 2013 Luận văn được hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người