Khai phá luật dãy là một trong những lĩnh vực rất quan trọng trong nghiên cứu
khai phá dữliệu của thập kỷgần đây và ngày càng được áp dụng rộng rãi trong nhiều
lĩnh vực khác nhau. Vì trong thực tế, dữliệu dãy tồn tại rất phổbiến, như dãy dữliệu
mua sắm của khách hàng, dữliệu điều trịy tế, các dữliệu liên quan đến các thảm họa
tựnhiên, dữliệu xửlý khoa học và kỹthuật, dữliệu chứng khoán và phân tích thị
trường, dữliệu các cuộc gọi điện thoại, nhật ký truy cập web, dãy ADN biểu thịgen .
Mục đích chính của khai phá luật dãy là tìm kiếm và phát hiện tất cảcác dãy con lặp đi
lặp lại trong một CSDLtheo yếu tốthời gian.
Hiện nay, trên thếgiới đã có rất nhiều nhóm tác giảnghiên cứu đềxuất các thuật
toán với các phương pháp tiếp cận khai phá luật dãy khác nhau [1,2,5-12,14-16] nhằm
giải quyết sựđa dạng của các loại bài toán cũng như đưa ra các hướng cải tiến nhằm
giảm thiểu chi phí thời gian và tài nguyên hệthống.
Luận văn này nghiên cứu một sốthuật toán khai phá luật dãy, trong đó tập trung
chủyếu vào các thuật toán AprioriAll, AprioriSome [1], vì đây là những thuật toán rất
nổi tiếng trong lĩnh vực khai phá luật dãy và phù hợp với việc ứng dụng thửnghiệm
vào Hệthống Quản lý khách hàng và tính hóa đơn nước. Luận văn tiếp tục khóa luận
tốt nghiệp đại học trước đây của tôi (Nguyễn Đình Văn (2003), Phân tích thiết kếhệ
thốngvà ứng dụng vào bài toán quản lý khách hàng và tính hóa đơn nước) trong việc
bổsung những tính năng nâng cao cho hệthống. Luận văn hy vọngphát hiện được
một sốluật dãy, chẳng hạn như dãy thời gian tiêu thụnước nhiều nhất trong năm, dãy
dịch chuyển mức tiêu thụ nước theo mục đích sử dụng (sinh hoạt, sản xuất, kinh
doanh, công cộng, ), phát hiện những trường hợp bất thường trong sửdụng nước (tỉ
lệđăng ký sửdụng và thực tếsửdụng nước), mức độthất thoát nước và nguyên nhân
thất thoát nước đểlãnh đạo xí nghiệp có thểđưa ra các biện pháp quản lý, các chiến
lược sản xuất, kinh doanh phù hợp.
