Luật kết hợp âm dương và ứng dụng trong công tác bình ổn giá

Luật kết hợp âm dương và ứng dụng trong
công tác bình ổn giá

Nguyễn Hữu Hoàng

Trường Đại học Công nghệ
Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ Thống Thông Tin; Mã số: 60 48 05
Người hướng dẫn: PGS.TS.Đỗ Văn Thành
Năm bảo vệ: 2011

Abstract: Giới thiệu luật kết hợp, luật kết hợp mẫu âm. Xác định bài toán ứng dụng
phần mềm CBA để phát hiện luật kết hợp mẫu âm và ứng dụng trong công tác bình ổn
giá. Phát hiện mối quan hệ về sự biến động giá của các mặt hàng dân sinh bằng phát
hiện luật kết hợp mẫu âm. Đánh giá các kết quả chính nhằm làm rõ mối quan hệ về sự
biến động giá của một số mặt hàng dân sinh trong nước, mặt hàng nhập khẩu, xuất
khẩu và một số mặt hàng điển hình trên thế giới.

Keywords: Công nghệ thông tin; Chương trình ứng dụng; Phần mềm CBA; Luật kết
hợp; Bình ổn giá

Content
Trong những năm gần đây đã chứng kiến giá cả nhiều mặt hàng thiết yếu của đời sống dân
sinh, nhiều mặt hàng xuất, nhập khẩu chủ đạo của nền kinh tế tăng rất cao. Việc biến động giá
và lạm phát xẩy ra do rất nhiều nguyên nhân, có thể cung không đáp ứng đủ cầu; cũng có thể
là do chi phí sản xuất của các doanh nghiệp bị đẩy lên; cũng có thể do đầu cơ, lợi dụng những
kẽ hở, các cơ hội để tăng giá kiếm lời cao; cũng có thể do giá nhập khẩu của một số nguyên
liệu quan trọng của nền kinh tế tăng cao; cũng có thể thiên tai, bão lụt, dịch bệnh gây ra; cũng
có thể do yêu cầu tiêu dùng hàng hoá và dịch vụ của xã hội đã thay đổi hay do tác động của
môi trường kinh tế, chính trị quốc tế… và sự biến động ấy có thể thay đổi rất nhanh, thậm chí
hàng ngày; và ở những địa bàn khác nhau có thể cũng có mức độ thay đổi khác nhau.
Thời gian qua Chính phủ đã thực hiện nhiều giải pháp để bình ổn giá và kìm chế lạm phát,

các giải pháp này là rất đúng về lý thuyết kinh tế, tuy nhiên tác động của chúng lại không đạt
được như mong muốn. Một trong những nguyên nhân của tình trạng này là chưa định lượng
được tác động thực sự của các mặt hàng, mỗi khi có sự biến đổi giá cả.
Đề tài này nằm trong hướng góp phần xác định nguyên nhân nhằm phục vụ đề xuất
giải pháp bình ổn giá và kìm chế lạm phát đang tăng cao ở nước ta. Cụ thể đề tài tập trung
nghiên cứu quan hệ nhân quả và tình hình biến động giá cả của các mặt hàng xuất, nhập khẩu
chủ đạo và những sản phẩm thiết yếu của đời sống dân sinh ở nước ta. Đồng thời kết quả của
luận văn làm có thể làm nền tàng để xây dựng mô hình dự báo giá đã và đang được áp dụng
tại bộ công thương.
Đề tài được nghiên cứu dựa trên luật kết hợp (một trong những những kỹ thuật rất
quan trọng của khai phá dữ liệu - data mining).
Nội dung chính của luận văn được chia thành ba chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu luật kết hợp, luật kết hợp mẫu âm.
Chương 2: Xác định bài toán ứng dụng phát hiện luật kết hợp mẫu âm.
Chương 3: Phát hiện luật kết hợp mẫu âm.
Cuối cùng, phần kết luận trình bày một số kết quả đạt được của luận văn và hướng nghiên cứu
tiếp theo trong tương lai.

References
Tiếng Việt:
1. Đỗ Văn Thành; Phát hiện các luật kết hợp có độ hỗ trợ cực tiểu không giống nhau;
Khoa học và Công nghệ. T42, N1, 2004, 79-90
2. Cù Thu Thủy – Đỗ Văn Thành, Phát hiện luậ kết hợp với ràng buộc mục dữ liệu âm.
Tiếng Anh:
3. Agrawal R., Mannila H., Srikant R., Toivonen H.; Fast Discovery of Association
Rules. Advances in Knowledge discovery and DataMining, edited by U.M. fayyad,
G.Platstsky-Shapiro, P.Smyth, and Uthurusamy, AAAI Press/The MIT Press,1996,
pp.306-328.
4. Antonic M., Zaiane O. R.; Mining Positive and Negative Rules:
An Approach for Confined Rules, Proc. Intl.Conf on Principles and Practice of

Knowledge Discovery in Database, 2004, pp 27-38.
5. Cai C.H.; Mining Association Rules with Weighted Items, Thesis, Chinese University
of Hongkong, 8/1998.
6. Cornelis C., Yan P., Kang X., Chen G.; Mining Positive and Negative Association
Rules from Large Databases, 14244-023-6/06, 2006 IEEE.
7. Han J., and Fu Y.; Discovery of Multiple Level Association Rules from Large
Databases; Proc. of Inter. Conference on very large databases; Zurich, Swizerland, pp
420-431, Sep. 1995.
8. Kryszkiewicz M., Cichon K.; Support Oriented Discovery of Generalized Disjunction-
Free Representation of Frequent Patterns with Negation; PAKDD 2005, LNAI 3518,
pp 672-682, 2005.
9. Pasquier N., Bastide Y., Taouil R., and Lakhal L.; Efficient Mining of Association
Rules Using Closed Itemset Latics. Information Systems, Vol 24, No. 1, pp. 20-46,
1999.
10. Wang W., Yang J., Yu P.S.; Efficient Mining of Weighted Association Rules, IBM
Research Report RC 21692 (97734), March, 2000.