I. Giới thiệu về luận văn thạc sĩ
Luận văn thạc sĩ với tiêu đề 'Cải tiến thuật toán tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu mờ' tập trung vào việc nghiên cứu và đề xuất các phương pháp tối ưu hóa thuật toán tìm kiếm trong môi trường dữ liệu mờ. Cơ sở dữ liệu mờ là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ thông tin, đặc biệt khi xử lý các thông tin không chính xác, không đầy đủ hoặc không chắc chắn. Luận văn này nhằm mục đích cải thiện hiệu quả của các thuật toán tìm kiếm, giúp người dùng tìm kiếm thông tin một cách chính xác và nhanh chóng hơn.
1.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Luận văn tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp tìm kiếm thông tin trong cơ sở dữ liệu mờ, đặc biệt là các dữ liệu không chắc chắn. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các trường dữ liệu truyền thống và phi truyền thống như văn bản, hình ảnh, video. Mục tiêu chính là cải tiến các thuật toán tìm kiếm để xử lý hiệu quả các yêu cầu tìm kiếm mờ.
1.2. Hướng nghiên cứu của đề tài
Hướng nghiên cứu chính của luận văn bao gồm việc tìm hiểu lý thuyết mờ, cơ sở dữ liệu mờ, và các kỹ thuật tìm kiếm thông tin trong môi trường dữ liệu mờ. Luận văn cũng đề xuất các cải tiến trong thuật toán tìm kiếm để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm thông tin.
II. Tổng quan về lý thuyết mờ và cơ sở dữ liệu mờ
Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan về lý thuyết mờ và cơ sở dữ liệu mờ, bao gồm các khái niệm cơ bản như tập mờ, hàm liên thuộc, và các phép toán trên tập mờ. Lý thuyết mờ được giới thiệu bởi L. Zadeh, là nền tảng cho việc xử lý các thông tin không chắc chắn. Cơ sở dữ liệu mờ là sự mở rộng của cơ sở dữ liệu truyền thống, cho phép lưu trữ và xử lý các dữ liệu mờ.
2.1. Khái niệm tập mờ
Tập mờ là một khái niệm toán học được sử dụng để biểu diễn các thông tin không chắc chắn. Một tập mờ được xác định bởi hàm liên thuộc, ánh xạ từ không gian nền vào khoảng [0,1]. Hàm liên thuộc này biểu diễn mức độ thuộc của một phần tử vào tập mờ.
2.2. Các phép toán trên tập mờ
Các phép toán cơ bản trên tập mờ bao gồm phép hợp, phép giao, và phép bù. Các phép toán này được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu mờ trong cơ sở dữ liệu mờ. Ví dụ, phép hợp của hai tập mờ được xác định bởi hàm liên thuộc tối đa của hai tập mờ đó.
III. Thuật toán tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu mờ
Chương này tập trung vào việc phân tích và cải tiến các thuật toán tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu mờ. Các thuật toán tìm kiếm truyền thống thường không hiệu quả khi xử lý các yêu cầu tìm kiếm mờ. Luận văn đề xuất các cải tiến trong thuật toán tìm kiếm để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm thông tin trong môi trường dữ liệu mờ.
3.1. Số mờ tam giác
Số mờ tam giác là một dạng đặc biệt của số mờ, được sử dụng rộng rãi trong cơ sở dữ liệu mờ. Số mờ tam giác được biểu diễn bởi ba giá trị: cận dưới, giá trị trung tâm, và cận trên. Các phép toán trên số mờ tam giác được sử dụng để xử lý và so sánh các giá trị mờ trong cơ sở dữ liệu.
3.2. Cải tiến thuật toán tìm kiếm
Luận văn đề xuất các cải tiến trong thuật toán tìm kiếm để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm thông tin trong cơ sở dữ liệu mờ. Các cải tiến này bao gồm việc sử dụng các phương pháp tìm kiếm mờ, như phương pháp N-gram và phương pháp kiểm tra chính tả, để tăng độ chính xác và hiệu quả của quá trình tìm kiếm.
IV. Cài đặt và đánh giá thuật toán
Chương này trình bày quá trình cài đặt và đánh giá các thuật toán tìm kiếm được đề xuất trong luận văn. Các thuật toán được cài đặt và thử nghiệm trên một cơ sở dữ liệu mờ quản lý các chương trình truyền hình. Kết quả thử nghiệm cho thấy các thuật toán đề xuất có hiệu quả cao hơn so với các thuật toán truyền thống.
4.1. Thiết kế mô hình bài toán tìm kiếm
Luận văn thiết kế một mô hình bài toán tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu mờ quản lý các chương trình truyền hình. Mô hình này bao gồm các bước chính như phân tích nhu cầu tìm kiếm, thiết kế cơ sở dữ liệu, và cài đặt thuật toán tìm kiếm.
4.2. Đánh giá hiệu năng thuật toán
Các thuật toán tìm kiếm được đề xuất trong luận văn được đánh giá dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, thời gian tìm kiếm, và khả năng xử lý các yêu cầu tìm kiếm mờ. Kết quả đánh giá cho thấy các thuật toán đề xuất có hiệu quả cao hơn so với các thuật toán truyền thống.
