2. Preliminary conceptsLet D be a d

2. Preliminary concepts
Let D be a dataset with d attributes f g A1; A2; ... ; Ad and n denote records (objects), where each record has an object identifier
(OID). Let C ¼ f g c1; c2; ... ; ck be a list of class labels (k is the number of classes). Let Constraint_Class be a subset of C
containing particular class labels considered by end users. A specific value of an attribute Ai and the mth record is denoted
by ami (m 2 ½ 1; n ; i 2 ½ Þ 1; d and a specific value of class C is denoted by cx (x 2 ½ 1; k ).
Definition 1. An item is described as an attribute and a specific value for that attribute, denoted by Ai f g ð Þ ; ami
(m 2 ½ 1; n ; i 2 ½ 1; d ).
Definition 2. An itemset is a set of items, denoted by Ai ð Þ ; ami ; ... ; Aj; amj   (m 2 ½ 1; n ; i; j 2 ½ 1; d , and i – j).
Definition 3. CAR R has the form Ai ð Þ ; ami ; ... ; Aj; amj   ! cx, where Ai ð Þ ; ami ; ... ; Aj; amj   is an itemset and cx 2 C is a class
label.
Definition 4. The actual occurrence ActOcc Rð Þ of rule R in D is the number of records of D that match R’s antecedent.
Definition 5. The support of rule R, denoted by SupðRÞ, is the number of records of D that match R’s antecedent and R’s
consequent.
Definition 6. The confidence of rule R, denoted by Conf Rð Þ, is defined as:
108 D. Nguyen et al. / Information Sciences 320 (2015) 107–125
Conf Rð Þ¼ Sup Rð Þ
ActOcc Rð Þ
Example 1. Table 1 shows a sample dataset that contains ten objects, three attributes (A, B, and C), and three classes
(1, 2, and 3). For example, consider rule R : f g! ð Þ A; a1 1. We have ActOcc Rð Þ¼ 5 and SupðRÞ ¼ 3 because there are five
objects with A ¼ a1, with three objects having the same class (i.e., 1). We also have Conf Rð Þ ¼ Sup Rð Þ
ActOcc Rð Þ ¼ 3/5

Kết quả (Việt) 1:

2. sơ bộ khái niệmHãy để D là một bộ dữ liệu với thuộc tính d f g A1; A2; ... ; Quảng cáo và n biểu thị hồ sơ (đối tượng), nơi mà mỗi bản ghi có thông tin nhận dạng đối tượng(ANH). Cho C ¼ f g c1; C2; ... ; ck là một danh sách các lớp nhãn (k là số các lớp học). Hãy để Constraint_Class là một tập hợp con của Ccó nhãn lớp học đặc biệt được coi là của người dùng cuối. Một giá trị cụ thể của một thuộc tính Ai và hồ sơ mth là biểu hiệnbởi ami (m 2 ½ 1; n; tôi 2 ½ Þ 1; d và một giá trị cụ thể của lớp C được kí hiệu bởi cx (x 2 ½ 1; k).Định nghĩa 1. Một mục được mô tả như là một thuộc tính và giá trị cụ thể cho rằng thuộc tính, biểu hiện bằng Ai f g ð Þ; Ami(m 2 ½ 1; n tôi 2 ½ 1; d).Định nghĩa 2. Một itemset là một tập hợp các mục, biểu hiện bằng Ai ð Þ; Ami; ... ; AJ; amj (m 2 ½ 1; n; tôi; j 2 ½ 1; d, và tôi-j).Định nghĩa 3. XE R có dạng Ai ð Þ; Ami; ... ; AJ; amj! CX, nơi Ai ð Þ; Ami; ... ; AJ; amj là một itemset và cx 2 C là một lớp họcnhãn.Định nghĩa 4. Sự xuất hiện thực tế ActOcc Rð Þ của quy tắc R d là số lượng hồ sơ của D phù hợp với R antecedent.Định nghĩa 5. Sự hỗ trợ của quy tắc R, ký hiệu là SupðRÞ, là một số hồ sơ của D phù hợp với antecedent của R và Rconsequent.Định nghĩa 6. Sự tin cậy của quy tắc R, ký hiệu bởi Conf Rð Þ, được định nghĩa là:108 mất Nguyễn et al. / khoa học thông tin 320 (2015) 107-125Conf Rð Þ¼ Sup Rð ÞActOcc Rð ÞVí dụ 1. Bảng 1 cho thấy một tập dữ liệu mẫu có chứa mười đối tượng, ba thuộc tính (A, B, và C) và ba lớp học(1, 2 và 3). Ví dụ, xem xét quy tắc R: f g! ð Þ A; A1 1. Chúng tôi đã ActOcc Rð Þ¼ 5 và SupðRÞ ¼ 3 vì có nămcác đối tượng với một a1 ¼, với ba đối tượng có cùng lớp (tức là, 1). Chúng tôi cũng có Conf Rð Þ ¼ Þ Sup RðActOcc Rð Þ ¼ 3/5

Kết quả (Việt) 2:

2. khái niệm sơ bộ
Cho D là một tập dữ liệu với thuộc tính d fg A1; A2; ...; Quảng cáo và n biểu thị hồ sơ (đối tượng), nơi mà mỗi bản ghi có một định danh đối tượng
(OID). Cho C ¼ fg c1; c2; ...; ck là một danh sách các nhãn lớp (k là số lượng các lớp học). Hãy Constraint_Class là một tập hợp con của C
có chứa nhãn lớp học đặc biệt coi bởi người dùng cuối. Một giá trị cụ thể của một Ai thuộc tính và các kỷ lục mth được ký hiệu
bởi ami (m 2 ½ 1; n; i 2 ½ Þ 1; d và một giá trị cụ thể của lớp C được ký hiệu là cx (x 2 ½ 1; k).
Định nghĩa 1. Một mục được mô tả như là một thuộc tính và một giá trị cụ thể cho thuộc tính đó, ký hiệu là Ai fg ð Þ; ami
(m 2 ½ 1; n; i 2 ½ 1; d).
Định nghĩa 2. Một tập phổ biến là một bộ các hạng mục, ký hiệu là Ai ð Þ; ami; ...; Aj; AMJ (m 2 ½ 1; n; i; j 2 ½ 1; d và i - j)?.
Định nghĩa 3. CAR R có hình Ai ð Þ; ami; cx AMJ, nơi Ai ð Þ;; ...; Aj?! ami; ...; Aj;? AMJ là một tập phổ biến và cx 2 C là một lớp
nhãn.
Định nghĩa 4. Sự xuất hiện thực tế ActOcc RD Þ cai trị R trong D là số lượng hồ sơ của D phù hợp với tiền đề. R của
Definition 5. Sự hỗ trợ của quy tắc R, kí hiệu là SupðRÞ, là số lượng hồ sơ của D phù hợp với tiền đề R và R của
quả .
Định nghĩa 6. Sự tự tin của quy tắc R, kí hiệu là Conf RD Þ, được định nghĩa
là:. 108 D. Nguyen et al / Khoa học thông tin 320 (2015) 107-125
Conf RD Þ¼ Sup RD Þ
ActOcc RD Þ
Ví dụ 1. Bảng 1 cho thấy một tập dữ liệu mẫu có chứa mười đối tượng, ba thuộc tính (A, B, và C), và ba lớp
(1, 2, và 3). Ví dụ, hãy xem xét quy tắc R: fg! ð Þ A; a1 1. Chúng tôi có ActOcc RD Þ¼ 5 và SupðRÞ ¼ 3 vì có năm
đối tượng với A ¼ a1, với ba đối tượng có cùng một lớp (tức là, 1). Chúng tôi cũng có Conf RD Þ ¼ Sup RD Þ
ActOcc RD Þ ¼ 3/5