Khai thác tập phổ biến từ dữ liệu giao dịch với nhiều ngưỡng phổ biến tối thiểu trên bộ xử lý đa nhân - Huấn, Phan Thành; Bắc, Lê Hoài (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2017)
Trong khai thác dữ liệu, kỹ thuật quan trọng và được nghiên cứu nhiều là khai thác luật kết hợp. Khai thác tập phổ biến là một trong những bước cơ bản và chiếm nhiều thời gian trong khai thác luật kết hợp. Hầu hết các thuật toán tìm tập phổ biến thỏa một ngưỡng phổ biến tối thiểu duy nhất. Trong thực tế, độ phổ biến của từng mục hàng phản ánh bản chất, vai trò của mục hàng trong các giao dịch. Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất thuật toán song song khai thác hiệu quả tập phổ biến với nhiều ngưỡng phổ biến tối thiểu (mỗi mục hàng có một ngưỡng phổ biến tối thiểu riêng) trên bộ xử lý đa nhân. Thuật toán đề xuất dễ dàng mở rộng trên nhiều hệ thống tính toán phân tán như Hadoop, Spark. Sau cùng, chúng tôi trình bày kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu thực và giả lập cho thấy thuật toán đề xuất hiệu quả hơn so với thuật toán hiện hành.