Cho FP-Tree như hình vẽ, cây điều kiện FP của nút f là: 

Dựa vào đồ thị, ta thấy thời gian thực thi của thuật toán FP-Growth luôn ít hơn thời gian thực thi của thuật toán Apriori khi số lượng giao dịch tăng lên. Điều này là do FP-Growth sử dụng cấu trúc cây FP-Tree để nén dữ liệu, giảm thiểu số lần quét cơ sở dữ liệu, trong khi Apriori cần quét cơ sở dữ liệu nhiều lần để tìm tập phổ biến. Vì vậy, đáp án đúng là b.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các ứng dụng của Data Mining (Khai phá dữ liệu). Data Mining là quá trình khám phá tri thức từ một lượng lớn dữ liệu. Nó được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và hệ thống, đặc biệt là các hệ quản trị cơ sở dữ liệu mạnh mẽ.

* a. Hệ quản trị CSDL SQL Server: SQL Server là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ mạnh mẽ, hỗ trợ nhiều tính năng Data Mining thông qua các công cụ và thuật toán được tích hợp. Đây là một ứng dụng phổ biến của Data Mining.
* b. Hệ quản trị CSDL Access: Access là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu nhỏ, chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng cá nhân hoặc nhóm nhỏ. Mặc dù có thể thực hiện một số phân tích dữ liệu đơn giản, nhưng nó không phải là một nền tảng chính cho Data Mining.
* c. Hệ quản trị CSDL Foxpro: Foxpro là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu đã lỗi thời và không còn được sử dụng rộng rãi. Nó không có các tính năng hoặc công cụ Data Mining hiện đại.
* d. Microsoft Word 2010: Word là một phần mềm soạn thảo văn bản, không liên quan đến Data Mining.

Do đó, đáp án đúng là a. Hệ quản trị CSDL SQL Server.

Số lượng giao dịch trong cơ sở dữ liệu giao tác được xác định bằng số lượng các dòng (rows) trong bảng. Trong hình ảnh cung cấp, ta thấy bảng dữ liệu có 6 dòng. Mỗi dòng tương ứng với một giao dịch.

Do đó, số lượng giao dịch trong cơ sở dữ liệu là 6.

Để giải bài toán này, ta cần xác định tập mục thường xuyên (frequent itemset) dựa trên CSDL giao dịch và ngưỡng hỗ trợ tối thiểu (Min_Support) đã cho. Min_Support = 2, tức là một tập mục được coi là thường xuyên nếu nó xuất hiện ít nhất 2 lần trong CSDL.

Xem xét từng tập mục và số lần xuất hiện của chúng:
- A xuất hiện trong T1, T3, T4 (3 lần)
- B xuất hiện trong T1, T2 (2 lần)
- C xuất hiện trong T1, T2, T3 (3 lần)
- D xuất hiện trong T2, T3, T4 (3 lần)

Vậy, các tập mục {A}, {B}, {C}, {D} đều thỏa mãn Min_Support = 2. Bây giờ xét các tập mục kết hợp:
- {A, C} xuất hiện trong T1, T3 (2 lần) - Thỏa mãn
- {A, D} xuất hiện trong T3, T4 (2 lần) - Thỏa mãn
- {B, C} xuất hiện trong T1, T2 (2 lần) - Thỏa mãn
- {B, D} xuất hiện trong T2 (1 lần) - Không thỏa mãn
- {C, D} xuất hiện trong T2, T3 (2 lần) - Thỏa mãn
- {A, B} xuất hiện trong T1 (1 lần) - Không thỏa mãn

Dựa vào các tập mục đã liệt kê, ta thấy:
- Đáp án a: {A, C} thỏa mãn
- Đáp án b: {D} thỏa mãn (nhưng chưa đầy đủ)
- Đáp án c: {A, D} thỏa mãn
- Đáp án d: {B, C, D} không thỏa mãn vì B và D không cùng xuất hiện đủ 2 lần trong CSDL. (B và D chỉ xuất hiện cùng nhau 1 lần trong T2).

Như vậy, đáp án chính xác nhất phải bao gồm cả {B}, {C}, {D}, {A,C}, {A,D}, {B,C}, {C,D}, {A}, {C}, {D}.
Trong các đáp án đã cho, không có đáp án nào hoàn toàn đúng, nhưng ta cần chọn đáp án có nhiều tập thỏa mãn nhất. Giữa a và c, ta thấy cả 2 đều là tập mục thường xuyên nhưng chưa bao quát hết tất cả các tập mục thường xuyên khác. Do đó, câu hỏi bị lỗi do không có đáp án đúng.

Tuy nhiên, nếu phải chọn một đáp án gần đúng nhất, có thể chọn đáp án d. {B, C, D} vì các item trong tập này đều có support >=2 , còn lại việc kết hợp chúng để tạo thành itemset thì không đủ support (như trường hợp B và D chỉ xuất hiện cùng nhau 1 lần).

Để xác định tập mục không thường xuyên, ta cần tính support của từng tập mục và so sánh với min_support = 2 (50%).

* {A, C, D}: Xuất hiện trong các giao dịch 1 và 3. Support = 2. Là tập mục thường xuyên.
* {A, E}: Xuất hiện trong các giao dịch 1 và 4. Support = 2. Là tập mục thường xuyên.
* {A, C}: Xuất hiện trong các giao dịch 1, 2 và 3. Support = 3. Là tập mục thường xuyên.
* {B, E}: Xuất hiện trong giao dịch 4. Support = 1. Không là tập mục thường xuyên.

Vậy đáp án đúng là d. {B,E}