Phân tích kết hợp sử dụng khai thác luật kết hợp dương và âm – Công bố quốc tế trên Knowledge and Information Systems
Khoa Công nghệ số ứng dụng trân trọng giới thiệu công bố quốc tế mới nhất với tiêu đề: "Association analysis using the mining of positive and negative association rules" trên Knowledge and Information Systems. Bài báo được thực hiện bởi Thạc sĩ Đinh Thị Hà (Giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng) và cộng sự.
Bối cảnh và chủ đề nghiên cứu
Trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và hệ thống thông tin, việc tìm kiếm các mối quan hệ giữa các mục dữ liệu đóng vai trò nền tảng để hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, phần lớn các phương pháp truyền thống chỉ tập trung khai thác các luật kết hợp dương (phát hiện sự xuất hiện đồng thời của các mục), trong khi các luật kết hợp âm (phát hiện mối quan hệ loại trừ hoặc không xuất hiện cùng nhau) cũng mang lại thông tin chiến lược vô cùng quý giá. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán phát triển các mô hình và thuật toán tiên tiến nhằm khai thác đồng thời cả luật kết hợp dương và âm để phân tích dữ liệu toàn diện hơn.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu đề xuất một khung phương pháp luận mới trong phân tích liên kết:
Xây dựng các thuật toán tối ưu hóa để trích xuất hiệu quả cả hai chiều thông tin: luật kết hợp dương và luật kết hợp âm từ các tập dữ liệu lớn.
Thiết lập hệ thống đo lường độ tin cậy và độ quan trọng nhằm lọc ra các luật có ý nghĩa thực tiễn cao, giảm thiểu nhiễu và các quy tắc trùng lặp.
Các phát hiện chính
Kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu chuẩn mang lại những điểm nhấn cốt lõi:
Mở rộng chiều không gian phân tích: Chứng minh việc tích hợp khai thác luật kết hợp âm giúp phát hiện thêm nhiều mối quan hệ ngầm ẩn mà các phương pháp truyền thống bỏ sót.
Nâng cao chất lượng tri thức khai phá: Cải thiện độ chính xác và tính toàn diện của các mô hình gợi ý, hỗ trợ đắc lực cho các hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh.
Ý nghĩa thực tiễn
Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đóng góp các hàm ý ứng dụng thiết thực:
Đối với phân tích dữ liệu doanh nghiệp: Cung cấp công cụ mạnh mẽ giúp các tổ chức thấu hiểu sâu sắc hơn về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường và các mối quan hệ tương quan nghịch đảo trong kinh doanh.
Đối với nghiên cứu khoa học máy tính: Đóng góp tài liệu tham khảo giá trị về lý thuyết khai phá dữ liệu và cải tiến thuật toán trong hệ thống thông tin.
Tổng kết
Công bố trên tạp chí quốc tế uy tín Knowledge and Information Systems (SCIE/Scopus) tiếp tục khẳng định năng lực nghiên cứu khoa học chuyên sâu của đội ngũ giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng, Trường Đại học Thương mại trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và hệ thống thông tin thông minh.
Chi tiết bài báo xem tại: Link.