Dự đoán hành vi của khách hàng dựa vào tập phổ biến :Khóa luận tốt nghiệp Khoa Công nghệ Thông tin - Chuyên ngành: Khoa học máy tính

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP.HCM

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

DỰ ĐOÁN HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG

DỰA VÀO TẬP PHỔ BIẾN

GVHD: TS. PHẠM THỊ THIẾT

SVTH: NGUYỄN VĂN VƯƠNG – 17064301

NGUYỄN HOÀNG THIÊN CHÍ – 17066151

TP.HỒ CHÍ MINH – 6/2021

INDUSTRIAL UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY

FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY

NGUYEN VAN VUONG

NGUYEN HOANG THIEN CHI

PREDICTING CUSTOMER BEHAVIOR BASED ON

THE FREQUENT ITEMSET

Major: Computer science

Supervisor: Dr. Pham Thi Thiet

HO CHI MINH CITY, 2021

Dự đoán hành vi của khách hàng dựa vào tập phổ biến Khóa luận tốt nghiệp

Nguyễn Văn Vương, Nguyễn Hoàng Thiên Chí i

ABSTRACT

The IT industry is growing, demanding an increasing amount of information. The

ability to utilize data mining to detect information rules in huge amounts of data helps to

make the right decisions that provide a strong opportunity for business growth.

Although many data mining algorithms, such as Approri (Agrawal & Srikant,

1994), FP-Growth (Han et al., 2000), are not efficient and consistent with large amounts

of data. Current data. Recently, Node-list (Deng & Wang, 2010) and N-list (Deng, Wang,

& Jiang, 2012) are two commonly used data structures, which have proved to be very

effective in stating Popular file pool. The main problem with these constructs is that both

algorithms must encode each node of the PPC-Tree with pre-order and post-order code.

This is the cause of memory loss inconvenient patch during the common file exploit.

Therefore, the NegNodeset (Nader ,Behrouz & Mohammad, 2018) structure is more

efficient for common file mining.

The basis of NegNodeset is sets of nodes in a prefix tree. NegNodeset employs a

novel encoding model for nodes in a prefix tree based on the bitmap representation of

sets.. Node-sets only require pre-order or post-order for each node, which in turn allows

Node-sets to save half the memory compared to Node-lists and N-lists.

The thesis aims to investigate the NegNode-set structure and combined negFin

algorithm for apply exploiting customer behavior on the database transaction.

Dự đoán hành vi của khách hàng dựa vào tập phổ biến Khóa luận tốt nghiệp

Nguyễn Văn Vương, Nguyễn Hoàng Thiên Chí ii

LỜI CẢM ƠN

Được sự đồng ý của Cô hướng dẫn TS Phạm Thị Thiết, nhóm chúng tôi

đã thực hiện đề tài “Dự đoán hành vi của khách hàng dựa vào tập phổ biến”.

Để hoàn thành khoá luận này, chúng tôi xin chân thành cảm ơn các thầy

cô đã tận tình hướng dẫn, giảng dạy trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu

và rèn luyện tại trường đại học Công nghiệp TP.HCM.

Xin chân thành cảm ơn Cô hướng dẫn TS Phạm Thị Thiết đã tận tình,

chu đáo hướng dẫn nhóm chúng tôi thực hiện khoá luận này.

Mặc dù đã có nhiều cố gắng để thực hiện đề tài một cách hoàn chỉnh

nhất. Song do buổi đầu làm quen, cũng như hạn chế về kiến thức và kinh

nghiệm nên không thể tránh khỏi những thiếu sót nhất định mà bản thân chúng

tôi chưa thấy được. Chúng tôi rất mong được sự góp ý của quý Thầy, Cô để

khoá luận được hoàn chỉnh hơn.

Chúng tôi xin chân thành cảm ơn.

Dự đoán hành vi của khách hàng dựa vào tập phổ biến Khóa luận tốt nghiệp

Nguyễn Văn Vương, Nguyễn Hoàng Thiên Chí iii

NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

……………………………

TP. Hồ Chí Minh, ngày…. tháng…. năm 2021

Giáo viên hướng dẫn

Dự đoán hành vi của khách hàng dựa vào tập phổ biến Khóa luận tốt nghiệp

Nguyễn Văn Vương, Nguyễn Hoàng Thiên Chí iv

ĐÁNH GIÁ VÀ NHẬN XÉT CỦA GIÁ VIÊN PHẢN BIỆN 1

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

……………………………

TP. Hồ Chí Minh, ngày…. tháng…. năm 2021

Giáo viên phản biện

Dự đoán hành vi của khách hàng dựa vào tập phổ biến Khóa luận tốt nghiệp

Nguyễn Văn Vương, Nguyễn Hoàng Thiên Chí v

ĐÁNH GIÁ VÀ NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN 2

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

……………………………

TP. Hồ Chí Minh, ngày…. tháng…. năm 2021

Giáo viên phản biện