ỨNG DỤNG KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP MỜ HỖ TRỢ SINH VIÊN LẬP KẾ HOẠCH HỌC TẬP
Thông tin bài báo
Ngày nhận bài: 01/06/20                Ngày hoàn thiện: 04/12/21                Ngày đăng: 04/02/21Tóm tắt
Luật kết hợp mờ đã được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu theo nhiều cách tiếp cận khác nhau và đã có nhiều kết quả công bố. Các cách tiếp cận của các tác giả đã công bố đa phần là sử dụng cấu trúc tập mờ dạng đơn thể hạt cho bài toán khai phá luật kết hợp mờ. Trong bài báo này chúng tôi trình bày ứng dụng phương pháp khai phá luật kết hợp mờ sử dụng Đại số gia tử (ĐSGT) trong việc hỗ trợ sinh viên lập kế hoạch học tập, các cấu trúc tập mờ của các thuộc tính được xây dựng dựa trên các cấu trúc ĐSGT và có dạng đa thể hạt. Sử dụng các cấu ĐSGT để xây dựng các tập mờ dạng đa thể hạt đơn giản hơn rất nhiều so với sử dụng lý thuyết tập mờ. Ưu điểm của sử dụng cấu trúc tập dạng đa thể hạt giúp chúng ta khai phá được các luật kết hợp mờ vừa khái quát vừa chi tiết. Các kết quả thử nghiệm được thực hiện trên bộ dữ liệu điểm của 157 sinh viên của 10 môn học cốt lõi. Kết quả thu được sau khi rút trích có thể cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý giáo dục trong việc tổ chức giảng dạy để nâng cao hiệu quả đào tạo. Việc nghiên cứu này giúp sinh viên lựa chọn các môn học phù hợp nhằm mục đích đạt kết quả cao trong học tập.
Từ khóa
Toàn văn:
PDFTài liệu tham khảo
[1] T. U. Nguyen, and M. T. Nguyen, "Predicting student’s academic performance by applying data mining technique," Journal of Science, Vinh University, vol. 48, no. 3A, pp. 68-73, 2019.
[2] T. N. Do, N. K. Pham, M. T. Nguyen, "Detection of the key courses affecting the learning outcomes of information technology students," Science Journal of Can Tho University, vol. 33, pp. 49-57, 2014.
[3] C. D. Dinh, "Researching and applying data mining techniques on university student data for academic advisors," Master's thesis, University of Engineering and Technology - VNU, 2018.
[4] G. Castellano, A. M. Fanelli, and C. Mencar, Fuzzy information granulation with multiple levels of granularity, Granular Computing and Intelligent Systems, Springer, 2011, pp. 185-202.
[5] Y. Yao, "A triarchic theory of granular computing," Granular Computing, vol. 1, no. 2, pp. 145-157, 2016.
[6] T. S. Tran, and T. A. Nguyen, "Partition fuzzy domain with multi-gnanularity representation of data basing on hedge algebra approach," Journal of Computer Science and Cybernetics, vol. 34, no. 1 pp. 63-76, 2018.
[7] R. Agrawal, T. Imieliński, and A. Swami, "Mining association rules between sets of items in large databases," Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD international conference on Management of data, 1993, pp. 207-216.
[8] C.-K. Ting, T.-C. Wang, and R.-T. Liaw, "Genetic algorithm with a structure-based representation for genetic-fuzzy data mining," Soft Computing, vol. 21, no. 11 pp. 2871-2882, 2017.
[9] C. H. Nguyen, and W. Wechler, "Extended hedge algebras and their application to fuzzy logic," Fuzzy sets and systems, vol. 52, no. 3, pp. 259-281, 1992.
[10] C. H. Nguyen, and W. Wechler, "Hedge algebras: an algebraic approach to structure of sets of linguistic truth values," Fuzzy sets and systems, vol. 35, no. 3, pp. 281-293, 1990.
[11] C.-H. Chen, T.-P. Hong, and Y.-C. Lee, "Finding Active Membership Functions for Genetic-Fuzzy Data Mining," International Journal of Information Technology & Decision Making, vol. 14, no. 06, pp. 1215-1242, 2015.
[12] H. B. Yadav, and D. K. Yadav, "Construction of membership function for software metrics," Procedia Computer Science, vol. 46, pp. 933-940, 2015.
[13] J. Alcalá-Fdez, R. Alcalá, and M. José Gacto, "Learning the membership function contexts for mining fuzzy association rules by using genetic algorithms," Fuzzy Sets and Systems, vol. 160, no. 7, pp. 905-921, 2009.
[14] T. A. Nguyen, and T. S. Tran, "Hedges Algebras and problem fuzzy partition for qualitative attributes," Journal of Computer Science and Cybernetics, vol. 32, no. 4, pp. 335-350, 2016.
[15] T. S. Tran, and T. A. Nguyen, "Improve efficiency of fuzzy association rule using hedge algebra approach," Journal of Computer Science and Cybernetics, vol. 30, no. 4, p. 397, 2014.
Các bài báo tham chiếu
- Hiện tại không có bài báo tham chiếu