Luận Văn Thạc Sĩ: Phương Pháp Dự Đoán Liên Kết Trên Cơ Sở Dữ Liệu Đồ Thị

• Tác giả: Nguyễn Trọng Nhân
• Người hướng dẫn: TS. Trần Thiên Thành
• Trường học: Đại học Quy Nhơn
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Dự đoán liên kết trên cơ sở dữ liệu đồ thị
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Quy Nhơn

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài
• 0.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 0.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 0.4. Phương pháp nghiên cứu
• 0.5. Nội dung nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỒ THỊ
• 1.1. Cơ sở dữ liệu đồ thị
• 1.2. Các mô hình cơ sở dữ liệu đồ thị
• 1.3. Ứng dụng của cơ sở dữ liệu đồ thị
• 1.4. Một số hệ quản trị cơ sở dữ liệu đồ thị tiêu biểu
• 1.5. Cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4J
• 1.6. Mô hình dữ liệu
• 1.7. Ngôn ngữ truy vấn Cyper
• 1.8. Khoa học dữ liệu đồ thị
• 1.9. Tiểu kết chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN LIÊN KẾT TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU NEO4J
• 2.1. Bài toán dự đoán liên kết
• 2.2. Giới thiệu bài toán
• 2.3. Phương pháp dự đoán liên kết
• 2.4. Dự đoán liên kết trên cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4j
• 2.5. Ưu điểm của cơ sở dữ liệu đồ thị đối với bài toán dự đoán liên kết
• 2.6. Phương pháp sử dụng
• 2.7. Ví dụ minh họa
• 2.8. Xây dựng bộ phân loại học máy trong bài toán dự đoán liên kết
• 2.9. Xây dựng mô hình học máy
• 2.10. Tập huấn luyện và tập kiểm tra
• 2.11. Các metrics đánh giá mô hình
• 2.12. Tiểu kết chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT MÔ PHỎNG THỰC NGHIỆM
• 3.1. Môi trường và Công cụ thực nghiệm
• 3.2. Môi trường và ngôn ngữ lập trình
• 3.3. Công cụ và thư viện
• 3.4. Bộ dữ liệu
• 3.5. Bài toán dự đoán đồng tác giả
• 3.6. Cài đặt mô phỏng
• 3.7. Kết nối Neo4j
• 3.8. Nạp cơ sở dữ liệu DBLP vào Neo4j
• 3.9. Xây dựng biểu đồ đồng tác giả
• 3.10. Tạo tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra
• 3.11. Xây dựng mô hình học máy
• 3.12. Xây dựng các tính năng dự đoán liên kết
• 3.13. Đánh giá mô hình
• 3.14. Xây dựng một số tính năng đồ thị khác
• 3.15. Đánh giá kết quả đạt được
• 3.16. Tiểu kết chương 3
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ (BẢN SAO)

I. Dự đoán liên kết

Dự đoán liên kết là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực khai thác dữ liệu và học máy, đặc biệt trong các ứng dụng như mạng xã hội, hệ gợi ý, và mạng sinh học. Luận văn tập trung vào việc sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị để giải quyết bài toán này, nhằm tận dụng ưu điểm của mô hình dữ liệu đồ thị trong việc biểu diễn và phân tích các mối quan hệ phức tạp. Neo4j, một hệ quản trị cơ sở dữ liệu đồ thị, được chọn làm công cụ chính để thực hiện dự đoán liên kết do khả năng hỗ trợ mạnh mẽ cho các thuật toán liên quan.

1.1. Giới thiệu bài toán

Bài toán dự đoán liên kết liên quan đến việc dự đoán khả năng xuất hiện của một liên kết mới giữa hai đỉnh trong đồ thị dựa trên các liên kết hiện có. Trong luận văn, bài toán này được áp dụng vào việc dự đoán đồng tác giả trong mạng lưới trích dẫn khoa học. Cơ sở dữ liệu đồ thị được sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu, giúp tối ưu hóa quá trình dự đoán.

1.2. Phương pháp dự đoán liên kết

Luận văn đề xuất sử dụng các thuật toán học máy để xây dựng mô hình dự đoán liên kết. Các thuật toán như hệ số Jaccard, Adamic Adar, và mạng nơ-ron được áp dụng để tính toán các chỉ số liên quan đến mối quan hệ giữa các đỉnh trong đồ thị. Neo4j cung cấp thư viện hỗ trợ các thuật toán này, giúp tăng hiệu quả và độ chính xác của mô hình.

II. Cơ sở dữ liệu đồ thị

Cơ sở dữ liệu đồ thị là một công cụ mạnh mẽ để lưu trữ và phân tích dữ liệu có cấu trúc phức tạp, đặc biệt khi các mối quan hệ giữa các thực thể là yếu tố quan trọng. Luận văn giới thiệu tổng quan về cơ sở dữ liệu đồ thị, bao gồm các mô hình dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn Cypher, và các ứng dụng thực tế. Neo4j được chọn làm công cụ chính do khả năng hỗ trợ mạnh mẽ cho các bài toán liên quan đến đồ thị.

2.1. Mô hình dữ liệu đồ thị

Luận văn trình bày chi tiết về mô hình dữ liệu đồ thị, bao gồm các khái niệm cơ bản như đỉnh, cạnh, và các loại đồ thị (vô hướng, có hướng, đơn đồ thị, đa đồ thị). Neo4j sử dụng mô hình đồ thị thuộc tính, cho phép lưu trữ dữ liệu dưới dạng các nút và mối quan hệ, đồng thời hỗ trợ các thuộc tính trên cả nút và cạnh.

2.2. Ngôn ngữ truy vấn Cypher

Cypher là ngôn ngữ truy vấn chính được sử dụng trong Neo4j, cho phép thực hiện các thao tác như tạo, đọc, cập nhật và xóa dữ liệu trên đồ thị. Luận văn giới thiệu cú pháp cơ bản của Cypher và cách sử dụng nó để thực hiện các truy vấn phức tạp trên cơ sở dữ liệu đồ thị.

III. Ứng dụng và thực nghiệm

Luận văn trình bày chi tiết quá trình thực nghiệm bài toán dự đoán liên kết trên cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4j. Dữ liệu thực nghiệm được lấy từ mạng lưới trích dẫn DBLP, với mục tiêu dự đoán đồng tác giả trong tương lai. Các bước thực nghiệm bao gồm xây dựng đồ thị, tạo tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra, xây dựng mô hình học máy, và đánh giá kết quả.

3.1. Xây dựng đồ thị

Dữ liệu từ DBLP được nạp vào Neo4j để xây dựng đồ thị đồng tác giả. Các nút đại diện cho tác giả, và các cạnh đại diện cho mối quan hệ đồng tác giả. Cypher được sử dụng để tạo và quản lý đồ thị này.

3.2. Đánh giá mô hình

Mô hình học máy được xây dựng dựa trên các tính năng được trích xuất từ đồ thị. Các chỉ số đánh giá như Accuracy, Precision, Recall, và F1 được sử dụng để đo lường hiệu quả của mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt được độ chính xác cao trong việc dự đoán đồng tác giả.