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

jos.hueuni.edu.vn Tập 134, Số 2A, 2025 79 c) Nếu t[Ai] và s[Ai] là giá trị mờ, thì k(t[Ai]) = k(s[Ai]). Ví dụ 2.1. Xét lược đồ quan hệ R = {MAGV, HOTEN, BAIBAOWoS, DETAI} với ý nghĩa: Mã giảng viên (MAGV), Họ và tên giảng viên (HOTEN), Số bài báo đăng trên tạp chí quốc tế có uy tín (BAIBAOWoS), Số đề tài đã chủ trì (DETAI) là 2 thuộc tính nhận giá trị mờ. Trong đó DBAIBAOWoS = [0, 50] và DDETAI = [0, 20]. LDBAIBAOWoS và LDDETAI có cùng tập các giá trị ngôn ngữ với tập các phần tử sinh là G = {0, thấp, W, cao, 1} và tập các gia tử H- = {ít, khả năng}, H+ = {hơn, rất}. Mặc dù các thuộc tính mờ đang xét có cùng tập các giá trị ngôn ngữ, nhưng ngữ nghĩa định lượng của chúng khác nhau do DSOBAIBAOWoS và DDETAI khác nhau. a) Đối với thuộc tính BAIBAOWoS Cho W = 0.7,  = 0.4 và  = 0.6. Ta có: fm(cao) = 0.3, fm(thấp) = 0.7, (khả năng) = 0.2, (ít) = 0.2, (hơn) = 0.3 và (rất) = 0.3. Ta phân hoạch đoạn [0, 50] thành 5 khoảng tương tự mức 1 là: S(0), S(thấp), S(W), S(cao) và S(1). Ta có: fm(rất cao)  50 = 0.3  0.3  50 = 4.5. Vậy S(1)  50 = (45.5, 50]; (fm(khả năng cao) + fm(hơn cao))  50 = (0.2  0.3 + 0.3  0.3)  50 = 7.5 và S(cao)  50 = (38, 45.5]; (fm(ít thấp) + fm(ít cao))  50 = (0.2  0.7 + 0.2  0.3)  50 = 10 và S(W)  50 = (28, 38]; (fm(khả năng thấp) + fm(hơn thấp))  50 = (0.2  0.7 + 0.3  0.7)  50 = 17.5 và S(thấp)  50 = (10.5, 28], S(0)  50 = [0, 10.5]. Khi đó, ta có 30 =1 cao, vì 30  1(cao)=S(cao) và 10 =1 thấp, vì 10  1(thấp)=S(thấp). b) Đối với thuộc tính DETAI Cho W = 0.6,  = 0.6 và  = 0.4. Ta có: fm(cao) = 0.4, fm(thấp) = 0.6,

(khả năng) = 0.3, (ít) = 0.3, (hơn) = 0.2 và (rất) = 0.2. Ta phân hoạch đoạn [0, 20] thành 5 khoảng tương tự mức 1 là: S(0), S(thấp), S(W), S(cao) và S(1). Ta có: fm(rất cao)  20 = 0.2  0.4  20 = 1.6. Vậy S(1)  20 = (18.4, 20]; (fm(khả năng cao) + fm(hơn cao))  20 = (0.3  0.4 + 0.2  0.4)  20 = 4 và S(cao)  20 = (14, 18.4]; (fm(ít thấp) + fm(ít cao))  20 = (0.3  0.6 + 0.3  0.4)  20 = 6 và S(W)  20 = (8, 14]; (fm(khả năng thấp) + fm(hơn thấp))  20 = (0.3  0.6 + 0.2  0.6)  20 = 6 và S(thấp)  20 = (2, 8], S(0)  20 = [0, 2]. Khi đó, ta có 9 =1 cao, vì 15  1(cao)=S(cao) và 4 =1 thấp, vì 4  1(thấp)=S(thấp). 2.3 Luật kết hợp mờ Cho D là một cơ sở dữ liệu giao dịch, I = {I1, I2,…, In } là tập n thuộc tính (tập mục), trong đó mỗi bản ghi T là một giao dịch và chứa các mục, T  I, một số tập mục nhận giá trị mờ. Định nghĩa 2.2: Cho X, Y   và X  Y=  . Một luật kết hợp mờ là một quan hệ có dạng X → Y, trong đó X, Y  I là các tập mục nhận giá trị mờ. Định nghĩa 2.3: Độ hỗ trợ (support) của luật kết hợp mờ X → Y là tỷ lệ phần trăm các giao dịch chứa cả X và Y với tổng số các giao dịch có trong cơ sở dữ liệu. Định nghĩa 2.4: Độ tin cậy (confidence) của luật kết hợp mờ X → Y là tỷ lệ phần trăm của số giao dịch có chứa chứa cả X và Y với số giao dịch có chứa X trong cơ sở dữ liệu.