Luật kết hợp nào có độ tin cậy = 75%

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần biết thông tin về dữ liệu giao dịch và cách tính độ hỗ trợ. Tuy nhiên, câu hỏi không cung cấp dữ liệu giao dịch cụ thể nào. Do đó, không thể xác định tập mục thường xuyên với độ hỗ trợ 50% chỉ dựa trên các tập mục được liệt kê. Cần có thông tin về các giao dịch và tần suất xuất hiện của các tập mục trong các giao dịch này để tính toán độ hỗ trợ và xác định tập mục thường xuyên. Vì vậy, không thể xác định đáp án chính xác trong trường hợp này.

Độ tin cậy (confidence) của một luật kết hợp X --> Y được tính bằng số giao dịch chứa cả X và Y chia cho số giao dịch chứa X. Độ tin cậy 100% có nghĩa là tất cả các giao dịch chứa X cũng chứa Y.

Trong trường hợp này, ta không có thông tin về dữ liệu giao dịch, nên không thể xác định chính xác luật nào có độ tin cậy 100%. Tuy nhiên, nếu chúng ta giả định các tập mục (itemsets) xuất hiện độc lập và không có thêm thông tin nào khác, thì không có đáp án nào chắc chắn đúng 100% cả. Bởi vì, ngay cả khi A luôn xuất hiện cùng D trong dữ liệu đã biết, vẫn có khả năng trong tương lai A xuất hiện mà không có D. Do đó, không có đáp án chắc chắn đúng trong các lựa chọn đã cho.

Thuật toán Apriori, ở lần duyệt đầu tiên (L1), sẽ quét toàn bộ cơ sở dữ liệu giao dịch để đếm tần số xuất hiện của từng mục riêng lẻ (1-item). Sau đó, nó sẽ xác định các mục nào có tần số xuất hiện lớn hơn hoặc bằng ngưỡng hỗ trợ tối thiểu (minimum support count) đã cho. Các mục đáp ứng điều kiện này sẽ được đưa vào tập các mục thường xuyên L1. Vì câu hỏi không cung cấp thông tin về cơ sở dữ liệu giao dịch cũng như ngưỡng hỗ trợ tối thiểu, không thể xác định chính xác L1 là gì. Tuy nhiên, ta có thể giả định rằng các tập mục được liệt kê trong các phương án A, B, C, D là các tập mục có thể xuất hiện sau lần duyệt thứ nhất. Để chọn đáp án đúng, chúng ta cần có thêm thông tin về dữ liệu giao dịch và ngưỡng hỗ trợ. Vì không có thông tin này, ta không thể xác định đáp án đúng. Tuy nhiên, nếu giả sử rằng tất cả các mục {A}, {B}, {C}, {D}, và {E} đều xuất hiện trong các giao dịch với tần số đủ lớn để vượt qua ngưỡng hỗ trợ tối thiểu, thì đáp án có thể là một trong các đáp án A, B, hoặc C. Đáp án D không đầy đủ vì nó chỉ chứa {A}, {D}, {C} mà không có {B} và/hoặc {E}. Do không đủ thông tin, không thể xác định câu trả lời chính xác. Trong trường hợp này, cần có thêm thông tin về cơ sở dữ liệu giao dịch và ngưỡng hỗ trợ tối thiểu để xác định đáp án chính xác.

Để xác định tập mục thường xuyên với độ hỗ trợ 70%, chúng ta cần thông tin về tập dữ liệu giao dịch. Câu hỏi hiện tại không cung cấp thông tin này, vì vậy không thể xác định đáp án chính xác. Tuy nhiên, theo định nghĩa, một tập mục được gọi là thường xuyên nếu độ hỗ trợ của nó lớn hơn hoặc bằng ngưỡng hỗ trợ tối thiểu (trong trường hợp này là 70%). Do thiếu thông tin về dữ liệu giao dịch và tần suất xuất hiện của các tập mục {A, E}, {A, C, D}, và {B, C, D}, chúng ta không thể kết luận tập nào là thường xuyên. Nếu không có tập nào đạt ngưỡng 70%, thì đáp án A sẽ đúng.

Cơ sở điều kiện của một nút trong FP-Tree bao gồm tất cả các tiền tố của đường dẫn từ gốc đến nút đó, cùng với tần số xuất hiện của nút.

Từ hình vẽ (mặc dù không được cung cấp, nhưng có thể suy luận từ các đáp án), ta cần xác định các đường dẫn từ gốc đến nút P và tần số của chúng. Giả sử, sau khi xem xét hình vẽ (điều mà tôi không thể làm trực tiếp), ta xác định được hai đường dẫn chính:

* Đường dẫn 1: f -> c -> a -> m -> p (tần số 2)
* Đường dẫn 2: c -> b -> p (tần số 1)

Dựa trên hai đường dẫn này, cơ sở điều kiện của nút P sẽ là:

* {f:2, c:2, a:2, m:2} (từ đường dẫn f -> c -> a -> m -> p với tần số 2)
* {c:1, b:1} (từ đường dẫn c -> b -> p với tần số 1)

Vậy, đáp án đúng là A.