Cải Tiến Mô Hình Phân Cụm Dựa Trên Vị Trí Qua Mạng Nơ Ron Đồ Thị

• Tác giả: Tạ Vũ Hoài Thương
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Thị Thúy Loan
• Trường học: Đại học Quốc gia TP HCM Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Cải Tiến Mô Hình Phân Cụm Dựa Trên Vị Trí Qua Mạng Nơ Ron Đồ Thị
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LUẬN VĂN
• 1.1. Tổng quan về phương pháp phân cụm dữ liệu dựa trên GIS
• 1.2. Những thách thức hiện có trong vấn đề phân cụm không gian địa lý dựa trên GIS
• 1.3. Động lực và đóng góp
• 2. CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN DBSCAN
• 2.1. Các định nghĩa trong thuật toán DBSCAN
• 2.2. Phân loại điểm trong DBSCAN
• 2.3. Các bước trong thuật toán DBSCAN
• 2.4. Xác định tham số b1
• 2.5. Thuật toán HDBSCAN
• 2.6. Các thông số được sử dụng trong HDBSCAN
• 2.7. Cách thức hoạt động của HDBSCAN
• 2.8. Mạng chú ý đồ thị (GATT)
• 2.8.1. Khái niệm GATT
• 2.8.2. Kiến trúc của mạng chú ý đồ thị
• 2.9. Cơ chế tối ưu hóa Adam (Adam optimization)
• 2.10. Chỉ số đánh giá chất lượng phân cụm (NMI)
• 3. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 3.1. Xây dựng đồ thị dựa trên vị trí địa lí
• 3.2. Học biểu diễn đồ thị dựa trên vị trí nhận biết cộng đồng thông qua GAT
• 3.3. Mô hình đề xuất CP2Vec
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM
• 4.1. Mô tả tập dữ liệu và cài đặt thực nghiệm
• 4.2. Xây dựng và tiền xử lý tập dữ liệu dựa trên GIS
• 4.3. Chỉ số đánh giá chất lượng phân cụm
• 4.4. Môi trường thực nghiệm
• 4.5. Các nền tảng so sánh cho nhiệm vụ phân cụm dựa trên vị trí
• 4.6. Kết quả thực nghiệm
• 4.7. Nghiên cứu cắt bỏ các siêu tham số của mô hình
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Mô Hình Phân Cụm Dựa Trên Vị Trí 55 ký tự

Trong những năm gần đây, bài toán phân cụm dựa trên vị trí địa lý đã trở thành một hướng nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực hệ thống thông tin địa lý (GIS) và học máy, nhờ vào tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Các kỹ thuật phân cụm không gian dựa trên mật độ thường được sử dụng để xác định các cụm sử dụng thông tin địa lý cụ thể. Tuy nhiên, các phương pháp phân cụm không gian truyền thống đang đối mặt với những thách thức khi áp dụng vào hệ thống thông tin địa lý (GIS), chủ yếu liên quan đến sự thưa thớt của dữ liệu tọa độ và mật độ cao của các cụm địa lý. Để giải quyết những thách thức này, việc nghiên cứu và cải tiến mô hình phân cụm dựa trên vị trí thông qua mạng nơ ron đồ thị (GNN) là rất cần thiết. Luận văn này đề xuất một mô hình mới, trong đó các cụm được trích xuất có chất lượng tốt hơn so với các mô hình DBSCAN và HDBSCAN truyền thống.

1.1. Giới Thiệu Kỹ Thuật Phân Cụm Dữ Liệu Vị Trí

Trong nhiều năm qua, phân tích không gian, đặc biệt là phân cụm dữ liệu dựa trên GIS, đã trở thành một chủ đề thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Mô hình phân cụm dựa trên GIS được thiết kế theo hướng tiếp cận không giám sát, cho phép trích xuất thông tin cụm từ dữ liệu địa lý (ví dụ: tọa độ, nhiệt độ) cho các mục đích khác nhau như phân tích mật độ dân số, phân tích sử dụng đất, phân tích điểm nóng tội phạm và phân tích điểm nóng COVID-19. Tương tự như các mô hình gom cụm không giám sát truyền thống, các kỹ thuật phân cụm được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu thành các cụm khác nhau dựa trên sự tương đồng của chúng.

1.2. Thách Thức Trong Phân Cụm Không Gian Địa Lý

Đối với bài toán gom nhóm dựa trên vị trí trong GIS, các phương pháp phân cụm dựa trên mật độ đang gặp phải những khó khăn liên quan đến chất lượng thấp và nhiễu của thông tin địa lý (ví dụ: tọa độ), dẫn đến giảm hiệu suất tổng thể của nhiệm vụ phân cụm dựa trên vị trí. Chẳng hạn, trong một tình huống có tập dữ liệu không gian địa lý thưa thớt (ví dụ: vị trí các trường hợp COVID-19 đã được xác nhận hoặc tai nạn, kẹt xe ở các khu vực đô thị) mà không có thông tin về hình dạng cụm, thông tin địa lý liên quan hoặc ngưỡng khoảng cách, việc xác định thông tin cụm từ các tập dữ liệu dựa trên GIS trở nên khó khăn, ảnh hưởng đến việc tạo ra các cụm có ý nghĩa cho các nhiệm vụ phân tích tiếp theo.

II. Mạng Nơ Ron Đồ Thị GNN Học Biểu Diễn 57 ký tự

Học biểu diễn dữ liệu (DRL) đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu thú vị trong nhiều ứng dụng liên quan đến phân tích và khai thác dữ liệu. Một mô hình dựa trên DRL được sử dụng để phân tích và chuyển đổi dữ liệu thô thành một biểu diễn không gian d chiều cố định và thống nhất. Sau đó, các biểu diễn dữ liệu có mức độ đại diện thấp này được cải thiện để phục vụ cho các mục tiêu học tập cụ thể, chẳng hạn như đo độ tương tự, phân cụm, phân loại và dự đoán. Các phương pháp dựa trên DRL thường được xây dựng dựa trên các kiến trúc Deep Learning khác nhau, linh hoạt trong việc xử lý các tập dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu địa lý. Việc tích hợp giữa học biểu diễn dữ liệu dựa trên Deep Learning và GIS hứa hẹn nhiều tiềm năng cải thiện trong lĩnh vực này.

2.1. Học Sâu Trên Đồ Thị và Ứng Dụng Trong GIS

Giống như những nỗ lực gần đây trong việc khám phá các khu vực tích hợp còn thiếu của dữ liệu Open Street Map (OSM), phân tích hình ảnh vệ tinh theo nhiệm vụ, theo dõi lưu lượng truy cập thời gian thực dựa trên hình ảnh, dự báo thời tiết. Hầu hết các mô hình dựa trên Deep Learning gần đây đều có sử dụng sức mạnh của các kiến trúc Deep Neural khác nhau, để sử dụng có hiệu quả các biểu diễn phong phú của dữ liệu dựa trên GIS nhằm hỗ trợ các mục tiêu đào tạo theo nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như gom nhóm dựa trên mật độ và phân loại hình ảnh.

2.2. Tích Hợp Dữ Liệu Vị Trí và Mạng Nơ Ron Đồ Thị

Phương pháp tiếp cận DRL dựa trên Deep Learning cũng hỗ trợ mô hình đã cho để kết hợp với thông tin phụ trợ nhằm cải thiện chất lượng của tập dữ liệu không gian địa lý, chẳng hạn như mạng xã hội, cũng như trong bối cảnh của đồ thị xã hội. Phương pháp đề xuất tiếp cận dựa trên Deep Learning cho nhiệm vụ học biểu diễn vị trí địa lý được nâng cao chất lượng.

III. Cải Tiến Thuật Toán Phân Cụm CP2Vec Giải Pháp 59 ký tự

Luận văn đề xuất một hướng tiếp cận dựa trên Deep Learning cho nhiệm vụ học biểu diễn vị trí địa lý được nâng cao chất lượng. Trong cách tiếp cận này, để mô hình hiệu quả các mối quan hệ tiềm ẩn giữa các vị trí trong một tập dữ liệu địa lý, luận văn đã đề xuất hướng tiếp cận hình thành đồ thị dựa trên khoảng cách mới. Tiếp theo, để trích xuất thông tin cụm giữa các vị trí được kết nối dày đặc, luận văn áp dụng cơ chế phát hiện cộng đồng để trích xuất các cộng đồng dựa trên vị trí từ đồ thị được xây dựng.

3.1. Xây Dựng Đồ Thị Dựa Trên Vị Trí Địa Lý GIS

Để trích xuất thông tin cụm giữa các vị trí được kết nối dày đặc, luận văn áp dụng cơ chế phát hiện cộng đồng để trích xuất các cộng đồng dựa trên vị trí từ đồ thị được xây dựng. Sau đó, để tìm hiểu đầy đủ và biến đổi các vị trí này sang biểu diễn có chất lượng tốt hơn, luận văn nghiên cứu đã áp dụng kiến trúc dựa trên GNN cho đồ thị dựa trên vị trí đã xây dựng để sử dụng thông tin sơ đồ phong phú của các cộng đồng được trích xuất cũng như các mối quan hệ tương đồng dựa trên khoảng cách giữa các vị trí địa lý.

3.2. Mô Hình CP2Vec Kết Hợp GNN Phân Cụm

Các biểu diễn d chiều có định đạt được của các vị trí trong một bộ dữ liệu đã cho được thêm vào các thuật toán phân cụm không gian dựa trên mật độ sẵn có (ví dụ: DBSCAN, HDBSCAN, v.) để giải quyết nhiệm vụ phân cụm. Các đại diện đạt được của các vị trí mang các đặc điểm thông tin phong phú, liên quan đến khoảng cách gần giữa các vị trí, có thể được sử dụng để tạo điều kiện thuận lợi cho nhiều nhiệm vụ khai thác dựa trên GIS, bao gồm phân cụm.

IV. Ứng Dụng Thực Tế và Kết Quả Nghiên Cứu CP2Vec 60 ký tự

Luận văn mô tả một số kết quả phân cụm hỗ trợ xác định các điểm nóng ca bệnh hay khu vực cách ly đã được xác nhận COVID-19 ở một số quận (huyện) đông dân cư của Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam và các điểm nóng về tội phạm ở thành phố Hartford, Hoa Kỳ. Kết quả phân cụm trường hợp COVID-19 dựa trên địa lý này có thể hỗ trợ trực tiếp cho chính phủ áp dụng các chính sách kiểm dịch thích hợp cho các khu vực cụ thể cần được kiểm soát và cách ly cao độ. Chất lượng của các cụm được trích xuất có ý nghĩa và thích hợp hơn so với DBSCAN và HDBSCAN truyền thống.

4.1. Phân Cụm COVID 19 Hỗ Trợ Quản Lý Cách Ly

Với sự hỗ trợ của cơ chế nhúng điểm địa lý nhận diện cộng đồng trong mô hình CP2Vec, chất lượng của các cụm được trích xuất có ý nghĩa và thích hợp hơn so với DBSCAN và HDBSCAN truyền thống. Các cụm được tạo ra từ các phương pháp tiếp cận này chứa các vị trí địa lý gần với các cụm khác trong các khu vực ngoại thành cụ thể.

4.2. Phân Cụm Tội Phạm Phân Bổ Lực Lượng An Ninh

Mô hình đề xuất CP2Vec được xây dựng dưới dạng kỹ thuật nhúng nhận thức cộng đồng. Đặc điểm cấu trúc bên trong của các vị trí nhất định được bảo toàn đầy đủ trong quá trình học biểu diễn. Do đó, việc nhúng vị trí đạt được làm phong phú hơn cho bài toán phân tích theo hướng phân cụm theo cách tự nhiên.

V. Đánh Giá và So Sánh Hiệu Suất Các Thuật Toán 51 ký tự

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng CP2Vec, kết hợp với các thuật toán phân cụm không gian dựa trên mật độ, mang lại hiệu suất vượt trội so với các thuật toán truyền thống như DBSCAN và HDBSCAN. Đặc biệt, CP2Vec thể hiện khả năng xử lý tốt hơn với dữ liệu thưa thớt và nhiễu, đồng thời cung cấp các cụm có ý nghĩa và phù hợp hơn với bối cảnh địa lý. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng GNN giúp mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các vị trí, từ đó cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của quá trình phân cụm.

5.1. So Sánh CP2Vec Với DBSCAN và HDBSCAN

CP2Vec, kết hợp với các thuật toán phân cụm không gian dựa trên mật độ, mang lại hiệu suất vượt trội so với các thuật toán truyền thống như DBSCAN và HDBSCAN. Đặc biệt, CP2Vec thể hiện khả năng xử lý tốt hơn với dữ liệu thưa thớt và nhiễu.

5.2. Ưu Điểm Của GNN Trong Phân Cụm Dữ Liệu Lớn

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng GNN giúp mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các vị trí, từ đó cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của quá trình phân cụm. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng thực tế, nơi dữ liệu thường phức tạp và có nhiều yếu tố nhiễu.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Cho Phân Cụm GNN 56 ký tự

Luận văn đã trình bày một phương pháp tiếp cận mới để cải tiến mô hình phân cụm dựa trên vị trí thông qua việc sử dụng mạng nơ ron đồ thị (GNN). Mô hình CP2Vec được đề xuất đã chứng minh được hiệu quả trong việc học biểu diễn vị trí địa lý một cách toàn diện và chính xác, từ đó nâng cao chất lượng của các cụm được trích xuất. Trong tương lai, nghiên cứu có thể được mở rộng để khám phá các kiến trúc GNN khác nhau, tích hợp thêm thông tin phụ trợ, và áp dụng vào các bài toán thực tế khác.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả và Đóng Góp Của Luận Văn

Luận văn đã trình bày một phương pháp tiếp cận mới để cải tiến mô hình phân cụm dựa trên vị trí thông qua việc sử dụng mạng nơ ron đồ thị (GNN). Mô hình CP2Vec được đề xuất đã chứng minh được hiệu quả trong việc học biểu diễn vị trí địa lý một cách toàn diện và chính xác, từ đó nâng cao chất lượng của các cụm được trích xuất.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng và Ứng Dụng Tương Lai

Trong tương lai, nghiên cứu có thể được mở rộng để khám phá các kiến trúc GNN khác nhau, tích hợp thêm thông tin phụ trợ, và áp dụng vào các bài toán thực tế khác. Điều này hứa hẹn sẽ mang lại những đột phá trong lĩnh vực phân cụm dữ liệu vị trí và học sâu trên đồ thị.

## Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và hệ thống thông tin địa lý (GIS), bài toán phân cụm dữ liệu dựa trên vị trí địa lý ngày càng trở nên quan trọng, đặc biệt trong các ứng dụng thực tiễn như quản lý dịch bệnh và an ninh trật tự. Theo ước tính, việc phân tích các cụm dữ liệu địa lý giúp nhận diện các điểm nóng như khu vực cách ly COVID-19 tại 13 quận đông dân của Thành phố Hồ Chí Minh hay các điểm nóng tội phạm tại thành phố Hartford, Hoa Kỳ. Tuy nhiên, các phương pháp phân cụm truyền thống như DBSCAN và HDBSCAN gặp nhiều khó khăn do dữ liệu địa lý thường thưa thớt, có mật độ không đồng đều và thiếu thông tin bổ sung về cấu trúc không gian.

Mục tiêu nghiên cứu là cải tiến mô hình phân cụm dựa trên vị trí thông qua mạng nơ-ron đồ thị (GNN), cụ thể là mô hình CP2Vec, nhằm nâng cao chất lượng phân cụm bằng cách học biểu diễn vị trí địa lý dựa trên cấu trúc cộng đồng trong đồ thị. Nghiên cứu tập trung vào hai bộ dữ liệu thực tế: dữ liệu ca nhiễm COVID-19 tại Thành phố Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ 23/05/2021 đến 09/08/2021 và dữ liệu các vụ án hình sự tại Hartford trong tháng 1 năm 2005. Kết quả phân cụm có ý nghĩa thực tiễn lớn, hỗ trợ quản lý dịch bệnh và phân bổ lực lượng an ninh hiệu quả hơn.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

- **Thuật toán DBSCAN**: Phân cụm dựa trên mật độ, xác định các điểm lõi, điểm biên và điểm nhiễu dựa trên khoảng cách epsilon và số lượng điểm tối thiểu trong vùng lân cận. DBSCAN không yêu cầu xác định trước số lượng cụm và có khả năng xử lý nhiễu.
- **Thuật toán HDBSCAN**: Phiên bản nâng cao của DBSCAN, xây dựng phân cụm theo thứ bậc dựa trên mật độ, cho phép xác định số lượng cụm phù hợp và loại bỏ nhiễu hiệu quả hơn.
- **Mạng chú ý đồ thị (GAT)**: Kết hợp mạng nơ-ron đồ thị (GNN) với cơ chế chú ý (attention), giúp học biểu diễn các nút trong đồ thị dựa trên trọng số khác nhau của các nút lân cận, nâng cao khả năng trích xuất thông tin quan trọng.
- **Phát hiện cộng đồng Louvain**: Thuật toán phân cụm đồ thị dựa trên tối ưu hóa modularity, giúp trích xuất các cộng đồng có mật độ kết nối cao trong đồ thị vị trí.
- **Chỉ số đánh giá NMI (Normalized Mutual Information)**: Đo lường độ chính xác của phân cụm bằng cách so sánh nhãn cụm với nhãn thực tế, giá trị từ 0 đến 1, càng cao càng tốt.

### Phương pháp nghiên cứu

- **Nguồn dữ liệu**: Hai bộ dữ liệu thực tế gồm 12,000 điểm vị trí ca nhiễm COVID-19 tại 13 quận của TP. Hồ Chí Minh (từ 23/05/2021 đến 09/08/2021) và 1,000 điểm vị trí các vụ án hình sự tại Hartford, Hoa Kỳ (từ 01/01/2005 đến 24/01/2005).
- **Phương pháp phân tích**: 
  - Xây dựng đồ thị dựa trên vị trí địa lý với ngưỡng khoảng cách dựa trên khoảng cách Haversine và siêu tham số p điều chỉnh mật độ liên kết.
  - Áp dụng thuật toán Louvain để phát hiện cộng đồng trong đồ thị.
  - Huấn luyện mô hình GAT để học biểu diễn vị trí dựa trên nhãn cộng đồng.
  - Sử dụng các vector biểu diễn vị trí đầu ra từ GAT làm đầu vào cho thuật toán phân cụm DBSCAN và HDBSCAN.
  - Đánh giá kết quả phân cụm bằng chỉ số NMI so với nhãn thực tế (phường, khu dân cư).
- **Timeline nghiên cứu**: Thu thập và xử lý dữ liệu (3 tháng), xây dựng mô hình và huấn luyện (4 tháng), thực nghiệm và đánh giá (3 tháng), tổng kết và hoàn thiện luận văn (2 tháng).

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- Mô hình CP2Vec kết hợp với DBSCAN và HDBSCAN cho kết quả phân cụm vượt trội so với các thuật toán truyền thống, với chỉ số NMI tăng trung bình 15-20% trên cả hai bộ dữ liệu.
- Ở tập dữ liệu COVID-19, phân cụm dựa trên CP2Vec giúp xác định chính xác các vùng cách ly tại các phường ngoại thành, hỗ trợ quản lý dịch bệnh hiệu quả hơn.
- Trên tập dữ liệu tội phạm Hartford, mô hình đề xuất phân tách rõ ràng các điểm nóng tội phạm tại các khu dân cư như Frog Hollow, Blue Hills, giúp phân bổ lực lượng an ninh hợp lý.
- Thử nghiệm cắt bỏ siêu tham số cho thấy mô hình CP2Vec có tính ổn định cao, giảm thiểu sự phụ thuộc vào việc điều chỉnh tham số so với DBSCAN/HDBSCAN truyền thống.

### Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc học biểu diễn vị trí dựa trên cấu trúc cộng đồng trong đồ thị giúp mô hình nắm bắt được mối quan hệ phức tạp giữa các điểm dữ liệu địa lý, từ đó nâng cao chất lượng phân cụm. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng DBSCAN hoặc HDBSCAN, việc tích hợp GAT và Louvain tạo ra biểu diễn phong phú hơn, giảm thiểu ảnh hưởng của dữ liệu thưa thớt và nhiễu. Các biểu đồ phân cụm minh họa rõ ràng sự phân bố cụm hợp lý hơn, đồng thời bảng so sánh NMI thể hiện sự cải thiện đáng kể về độ chính xác. Điều này khẳng định tính ứng dụng cao của mô hình trong các bài toán thực tế như kiểm soát dịch bệnh và an ninh xã hội.

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Triển khai mô hình CP2Vec trong hệ thống GIS của các cơ quan quản lý** để nâng cao hiệu quả phân tích vị trí, đặc biệt trong quản lý dịch bệnh và an ninh trật tự, với mục tiêu tăng độ chính xác phân cụm lên ít nhất 15% trong vòng 6 tháng.
- **Đào tạo nhân sự kỹ thuật về mạng nơ-ron đồ thị và phân cụm không gian** nhằm đảm bảo vận hành và bảo trì mô hình hiệu quả, dự kiến hoàn thành trong 3 tháng.
- **Phát triển phần mềm tích hợp CP2Vec với các nền tảng GIS hiện có** để tự động hóa quá trình phân tích và báo cáo, hướng tới triển khai thử nghiệm trong 9 tháng.
- **Mở rộng nghiên cứu áp dụng mô hình cho các loại dữ liệu địa lý khác** như giao thông, môi trường nhằm đa dạng hóa ứng dụng, với kế hoạch nghiên cứu trong 12 tháng tiếp theo.
- **Thiết lập hệ thống giám sát và đánh giá liên tục** để cập nhật và điều chỉnh mô hình theo dữ liệu thực tế, đảm bảo tính linh hoạt và hiệu quả lâu dài.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Hệ thống Thông tin Địa lý**: Nắm bắt kiến thức về mô hình học biểu diễn dữ liệu địa lý và các thuật toán phân cụm nâng cao.
- **Cơ quan quản lý y tế và phòng chống dịch bệnh**: Áp dụng mô hình để phân tích và quản lý các vùng dịch, hỗ trợ ra quyết định cách ly và kiểm soát dịch hiệu quả.
- **Lực lượng an ninh và cảnh sát**: Sử dụng kết quả phân cụm để xác định điểm nóng tội phạm, phân bổ lực lượng hợp lý, nâng cao hiệu quả công tác phòng chống tội phạm.
- **Các doanh nghiệp phát triển phần mềm GIS và phân tích dữ liệu không gian**: Tích hợp mô hình CP2Vec vào sản phẩm để nâng cao giá trị và tính cạnh tranh trên thị trường.

## Câu hỏi thường gặp

1. **Mô hình CP2Vec khác gì so với DBSCAN truyền thống?**  
CP2Vec học biểu diễn vị trí dựa trên cấu trúc cộng đồng trong đồ thị, giúp biểu diễn dữ liệu phong phú hơn, từ đó nâng cao độ chính xác phân cụm so với DBSCAN chỉ dựa trên khoảng cách.

2. **Tại sao cần sử dụng mạng chú ý đồ thị (GAT)?**  
GAT cho phép mô hình tập trung vào các nút lân cận quan trọng hơn, cải thiện khả năng học biểu diễn và giảm nhiễu trong dữ liệu địa lý thưa thớt.

3. **Chỉ số NMI thể hiện điều gì trong phân cụm?**  
NMI đo mức độ tương đồng giữa nhãn phân cụm và nhãn thực tế, giá trị càng cao chứng tỏ phân cụm càng chính xác và có ý nghĩa.

4. **Mô hình có thể áp dụng cho các loại dữ liệu địa lý khác không?**  
Có, mô hình có thể mở rộng cho các dữ liệu như giao thông, môi trường, giúp phân tích các hiện tượng không gian phức tạp.

5. **Làm thế nào để xác định siêu tham số p trong xây dựng đồ thị?**  
Siêu tham số p điều chỉnh mật độ liên kết trong đồ thị, được xác định dựa trên khoảng cách trung bình giữa các điểm và thử nghiệm thực nghiệm để đạt hiệu suất phân cụm tối ưu.

## Kết luận

- Đã phát triển thành công mô hình CP2Vec dựa trên mạng nơ-ron đồ thị và phát hiện cộng đồng, nâng cao hiệu quả phân cụm vị trí địa lý.  
- Mô hình cho kết quả phân cụm chính xác hơn DBSCAN và HDBSCAN truyền thống, với chỉ số NMI cải thiện khoảng 15-20%.  
- Ứng dụng thực tế trong quản lý dịch bệnh COVID-19 tại TP. Hồ Chí Minh và phân tích điểm nóng tội phạm tại Hartford, Hoa Kỳ.  
- Đề xuất triển khai mô hình trong các hệ thống GIS và mở rộng nghiên cứu cho các lĩnh vực địa lý khác.  
- Khuyến khích các cơ quan quản lý và doanh nghiệp công nghệ áp dụng để nâng cao hiệu quả phân tích và ra quyết định.

Hành động tiếp theo: Triển khai thử nghiệm mô hình CP2Vec trong các dự án GIS thực tế, đồng thời đào tạo nhân sự và phát triển phần mềm hỗ trợ. Để biết thêm chi tiết và hợp tác nghiên cứu, vui lòng liên hệ với nhóm nghiên cứu tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG TP. Hồ Chí Minh.