Bài giảng Chủ đề hiện đại về khai phá dữ liệu “khai phá quá trình” dành cho nghiên cứu sinh Tiến sỹ: Giới thiệu môn học - PGS.TS. Hà Quang Thụy

CHỦ ĐỀ HIỆN ĐẠI VỀ KHAI PHÁ DỮ LiỆU
“KHAI PHÁ Q TRÌNH”
DÀNH CHO NGHIÊN CỨU SINH TIẾN SỸ
GIỚI THIỆU MƠN HỌC

PGS. TS. HÀ QUANG THỤY
HÀ NỘI 09-2013
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

1


Giới thiệu chung về môn học


Tên môn học:

Khai phá quá trình

(Process Mining)


Số tín chỉ:2



Tài liệu dạy - học:

[Aalst11] WMP Van der Aalst (2011). Process Mining: Discovery, Conformance
and Enhancement of Business Processes, Springer,.

Bài giảng: />

Tài liệu tham khảo:

[NNH13] Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy (2013). Giáo
trình Khai phá dữ liệu, Trường ĐHCN.
[HKP11] J. Han, M. Kamber, and Jian Pei (2011). Data Mining: Concepts and
Techniques (3rd edition), Morgan Kaufmann.
[Recker12] Jan Recker (2012). Scientific Research in Information Systems: A
Beginner's Guide (Progress in IS). Springer, Heidelberg, Germany.
[Matos12] Luis M. Camarinha-Matos (2012). Scientific Research
Methodologies and Techniques.
/>2


Wil van der Aalst và tài liệu
/>
/>Bing Liu có h-index là 102.
(tháng 9/2013)

3


Nội dung môn học


Điểm lại nội dung cơ bản của khai phá dữ liệu






Một số nội dung cơ bản trong khai phá dữ liệu

Khai phá quá trình


Giới thiệu chung về khai phá q trình



Họ thuật tốn alpha phát hiện q trình



Phát hiện quá trình nâng cao



Kiểm tra sự phù hợp



Tăng cường quá trình

Khai phá dữ liệu trong chủ đề luận án


Các bài luận cho từng Nghiên cứu sinh

4


Tổ chức dạy - học


Hình thức dạy-học:
- Giáo viên trình bày:
5 buổi
- Nghiên cứu sinh trình bày bài luận: 5-7 buổi



Hình thức đánh giá và khung điểm
- Đánh giá thường xuyên : 4 điểm
- Bài luận cuối kỳ:
6 điểm



Thời gian dự kiến:
10 tuần (9/2013- 11/2013)

5


Danh sách tài liệu bài luận


Lương Việt Nguyên

Anja Keskinarkaus (2012). Digital Watermarking Techniques For Printed
Images, PhD Thesis, University Of Oulu.


Hà Văn Sang

Daniele Pighin (2010). Greedy Feature Selection in Tree Kernel Spaces,
PhD Thesis, University of Trento


Lê Hồng Hải

Francesco Turroni (2012). Fingerprint Recognition: Enhancement,
Feature Extraction and Automatic Evaluation of Algorithms, PhD
Thesis, The University of Bologna,
hoặc
Claude BARRAL (2010). Biometrics & Security: Combining Fingerprints,
Smart Cards and Cryptography, PhD Thesis, Swiss Federal Institute of
Technology in Lausanne


Trần Mai Vũ

Andreas Vlachos (2009). Semi-supervised learning for biomedical
information extraction, PhD Thesis, The University of Cambridge
6


Danh sách tài liệu bài luận



Trần Đăng Hiên

Valentina Conotter (2011). Active and Passive Multimedia Forensics, PhD
Thesis, University of Trento


Lữ Đăng Nhạc

Stefan Ravizza (2013). Enhancing Decision Support Systems for Airport
Ground Movement, PhD Thesis, the University of Nottingham


Phạm Thị Ngân

Amir Saffari (2010). Multi-Class Semi-Supervised and Online Boosting,
PhD Thesis, Graz University of Technology, Austria


Vũ Ngọc Trình

Zarko Aleksovski (2008). Using background knowledge in ontology
matching, PhD Thesis, Vrije Universiteit Amsterdam

7


Yêu cầu làm bài luận


Viết bài luận (đánh giá cuối kỳ)

-

Tóm tắt nội dung luận án của tác giả ((trình bày theo hướng
dẫn trình bày luận án của ĐHQGHN; gọi là tài liệu A)): độ dài
không quá 24 trang,
Nhận xét luận án nói trên và liên hệ với chủ đề nghiên cứu
của học viên: độ dài khơng dưới 8 trang

-



Trình bày tóm tắt bài luận trên lớp (đánh giá
thường xuyên)

-

Soạn một tài liệu trình diễn nội dung tài liệu A
Trình bày bày trên lớp, giải đáp câu hỏi…

-

8