MỘT CÁCH TIẾP CẬN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP MỜ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ

Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Kỹ thuật và Công nghệ; pISSN 2588-1175 | eISSN 2615-9732 Tập 134, Số 2A, 2025, Tr. 75–84; DOI: 10.26459/hueunijtt.v134i2A.7816 * Liên hệ: nchao@hueuni.edu.vn Ngày nhận bài: 10–04–2025; Ngày nhận đăng: 02–06–2025 MỘT CÁCH TIẾP CẬN KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP MỜ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ Nguyễn Công Hào* Ban Kiểm tra và Pháp chế Đại học Huế, Huế, Việt Nam Tóm tắt. Luật kết hợp mờ theo cách tiếp cận lý thuyết tập mờ đã được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu theo và đã công bố nhiều kết quả đáng kể, tạo sự mềm dẽo và linh hoạt trong khai phá dữ liệu với thông tin không chắc chắn. Tuy nhiên, cách tiếp cận sử dụng lý thuyết mờ cho bài toán khai phá luật kết hợp mờ vẫn còn một số hạn chế nhất định. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp khai phá luật kết hợp mờ sử dụng Đại số gia tử (ĐSGT) với mỗi giá trị ngôn ngữ được biểu bởi một khoảng lân cận. Với ưu điểm sử dụng các hàm đo và định lượng ngữ nghĩa của ĐSGT, vấn đề khai phá các luật kết hợp mờ và tính toán khá đơn giản và trực quan. Kết quả thu được sau khi trích rút các luật kết hợp mờ trên bộ dữ liệu khảo sát của sinh viên năm thứ nhất trong việc lựa chọn trường đại học là một kênh cung cấp thông tin quan trọng cho lãnh đạo các trường đại học trong việc định hướng truyền thông công tác tuyển sinh. Từ khóa: Trường đại học, đại số gia tử, khai phá dữ liệu mờ, luật kết hợp mờ, truyền thông marketing An approach for mining fuzzy association rules based on hedge algebra Nguyen Cong Hao* Department of Inspection and Legal Affairs, Hue University, Hue, Vietnam

Abstract. Fuzzy association rules based on fuzzy set theory have been researched by many authors and have published many significant results and flexibility in data mining with uncertain information. However, the approach using fuzzy set theory for the problem of mining fuzzy association rules still has certain limitations. In this paper, we propose a method for mining fuzzy association rules based on hedge algebra with each linguistic value represented by their neighborhood. The hedge algebra has advantage of using the measure functions and semantic quantifier functions, the problem of mining fuzzy association rules and calculating them is quite simple and intuitive. The results obtained after extracting fuzzy association rules on the survey dataset of freshman in choosing a university are a channel providing useful information for university managers in enrollment communication.