Luận Văn: Tóm Tắt Dữ Liệu Dựa Trên Lý Thuyết Tập Mờ - ĐH Bách Khoa HN

Luận văn tóm tắt dữ liệu hiệu quả dựa trên lý thuyết tập mờ. Nghiên cứu phương pháp mới, tối ưu hóa quá trình xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Tìm hiểu ngay!

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2009

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI NÓI ĐẦU

1. CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ TÓM TẮT NGỮ NGHĨA DỮ LIỆU ĐỐI VỚI CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ

1.1. Cơ sở dữ liệu quan hệ và bài toán tóm tắt dữ liệu

1.2. Bài toán tóm tắt dữ liệu - vai trò, ý nghĩa

1.3. Các hướng nghiên cứu liên quan tới tóm tắt ngữ nghĩa dữ liệu

2. CHƯƠNG 2 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

2.1. Lý thuyết tập mờ

2.2. Các ký hiệu sử dụng

2.3. Ứng dụng lý thuyết mờ vào việc biểu diễn dữ liệu

2.4. Thành phần tri thức nền - Phân cấp khái niệm

2.5. Định nghĩa phân cấp khái niệm

2.6. Vai trò phân cấp khái niệm trong tóm tắt dữ liệu

2.7. Kết chương

3. CHƯƠNG 3 - MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÓM TẮT DỮ LIỆU SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ

3.1. Phương pháp quy nạp hướng lính

3.2. Phương pháp quy nạp hướng thuộc tính thông thường

3.3. Phương pháp quy nạp hướng thuộc tính sử đựng phân cấp khái niệm mờ

3.4. Phương pháp sẵn sinh hệ thống phân cấp tóm tắt dữ liệu

3.4.1. Các bước thực hiện

3.5. Một số đánh giá nhận xét

3.6. Truy vấn đối với cơ sở dữ liệu

3.7. Mối quan hệ giữa hai phương pháp

3.8. Vấn đề làm mịn tri thức nền

3.9. Các yếu tố ảnh hưởng chất lượng tri thức nền

3.10. Các tiêu chuẩn trong việc đánh giá chất lượng phân cấp

3.11. Hướng giải quyết để lựa chọn tri thức (ứng với thuộc tính)

4. CHƯƠNG 4 - PHƯƠNG PHÁP SẢN SINH PHÂN CẤP TÓM TẮT

4.1. Kiến trúc mô hình tóm tắt dữ liệu

4.2. Đơn giản hóa mô hình tóm tắt dữ liệu

4.3. Phân tích sơ lược hoạt động của mô hình

4.4. Các bước của quá trình tóm tắt dữ liệu

4.4.1. Thành phần BT

4.5. Phát sinh các bộ ứng cử viên

4.6. Sản sinh phân cấp tóm tắt

4.7. Biểu diễn hình thức của các tóm tắt

4.8. Cấu trúc của một mô hình phân cấp

4.9. Một tổ chức của tri thức

4.10. Việc hình thành khái niệm trong mô hình tóm tắt dữ liệu

4.11. Giải thuật hình thành phân cấp tóm tắt

4.12. Phân tích giải thuật

4.13. Kết ngóp

4.14. Tính toán chất lượng phân nhóm

4.14.1. Độ đặc thù của một phần nhóm tóm tắt

4.14.2. Độ tương phản của một phần nhóm tóm tắt

4.14.3. Độ hữu dụng của tóm tắt

5. CHƯƠNG 5 - CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM

5.1. Cài đặt chương trình

5.2. Các yêu cầu đặt ra

5.2.1. Yêu cầu về kiến trúc hệ thống

5.2.2. Yêu cầu về tốc độ tính toán

5.3. Mô hình hóa hệ thống

5.4. Module dịch iv

5.5. Module xây dựng phân cấp tóm tắt iv bo

5.6. Module kết nối cơ sở dữ liệu iv

5.7. Module xây dựng tri thức nền

5.8. Kết quả đạt được và một số đánh giá

5.9. Phân tích các kết quả thử nghiệm

5.9.1. Về thang tin wo

5.9.2. Về kích thước

5.10. Đánh giá độ phức tạp b

6. CHƯƠNG 6 - KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI

6.1. Làm mịn tri thức nền

6.2. Kết hợp bước dịch với phương pháp tóm tắt hướng thuộc tính

6.3. Truy vấn trên phân cấp tóm tắt

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tóm Tắt Dữ Liệu Tập Mờ Khái Niệm Vai Trò

Bài toán tóm tắt dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh lượng thông tin khổng lồ được tích lũy mỗi ngày. Các công cụ truyền thống trở nên kém hiệu quả khi đối mặt với sự tăng trưởng về kích thước của hệ thống. Do đó, các lĩnh vực như khai phá dữ liệu, lưu trữ dữ liệu và khai phá tri thức đã thu hút sự quan tâm lớn. Mô hình tóm tắt cơ sở dữ liệu được thừa nhận như một đề tài chính trong lĩnh vực nghiên cứu cơ sở dữ liệu mở rộng. Luận văn này trình bày tổng quan về bài toán tóm tắt ngữ nghĩa dữ liệu và các hướng đi đang được nghiên cứu. Nó giới thiệu cơ sở lý thuyết và các phương pháp tóm tắt dữ liệu sử dụng lý thuyết tập mờ, kèm theo đánh giá và nhận xét về mối quan hệ giữa các phương pháp này. Theo Bùi Minh Cường (2009), "khối lượng thông tin khổng lồ tích trữ mỗi ngày trong các cơ sở dữ liệu hiện nay chưa được khai thác một cách hiệu quả vì các công cụ chuẩn để minh họa, để truy vấn và để phân tích chúng trở nên không có hiệu quả khi đối mặt với bài toán tăng trưởng về kích thước của hệ thống".

1.1. Bài Toán Tóm Tắt Dữ Liệu Trong Kỷ Nguyên Big Data

Sự bùng nổ của Big Data tạo ra nhu cầu cấp thiết về các phương pháp tóm tắt dữ liệu hiệu quả. Các kỹ thuật truyền thống không còn đáp ứng được yêu cầu xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này. Tóm tắt dữ liệu lớn (Big Data) bằng tập mờ giúp giảm độ phức tạp và tạo ra những thông tin có giá trị, dễ hiểu cho người sử dụng. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, và thương mại điện tử, nơi quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên dữ liệu là yếu tố then chốt.

1.2. Tóm Tắt Ngữ Nghĩa Dữ Liệu Hướng Tiếp Cận Mới

Tóm tắt ngữ nghĩa dữ liệu tập trung vào việc trích xuất và biểu diễn ý nghĩa sâu sắc của dữ liệu, thay vì chỉ đơn thuần giảm kích thước. Hướng tiếp cận này sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)khai phá tri thức để hiểu và diễn giải dữ liệu một cách thông minh. Điều này cho phép người dùng dễ dàng nắm bắt thông tin quan trọng và đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh.

II. Thách Thức Trong Tóm Tắt Dữ Liệu Độ Chính Xác Tính Khả Mở

Mặc dù có nhiều tiềm năng, tóm tắt dữ liệu vẫn đối mặt với những thách thức đáng kể. Một trong những vấn đề lớn nhất là đảm bảo độ chính xác tóm tắt dữ liệu. Các phương pháp tóm tắt cần phải giảm thiểu tối đa sai sót và giữ lại những thông tin quan trọng nhất. Đồng thời, tính khả mở (scalability) là một yếu tố quan trọng khác. Các giải pháp tóm tắt dữ liệu phải có khả năng xử lý lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không làm giảm hiệu suất. Ngoài ra, việc đánh giá chất lượng tóm tắt dữ liệu cũng là một bài toán khó, đòi hỏi các tiêu chí đánh giá khách quan và toàn diện.

2.1. Bài Toán Đánh Giá Độ Chính Xác Tóm Tắt Dữ Liệu

Đánh giá tóm tắt dữ liệu là một nhiệm vụ phức tạp do tính chủ quan của người dùng và sự đa dạng của các loại dữ liệu. Các tiêu chí đánh giá có thể bao gồm độ chính xác, tính đầy đủ, tính nhất quán và tính dễ hiểu. Cần có các phương pháp đánh giá khách quan, có thể tự động, để đảm bảo chất lượng của các tóm tắt.

2.2. Scalability Vấn Đề Khả Mở Trong Xử Lý Dữ Liệu Lớn

Vấn đề scalability trở nên đặc biệt quan trọng khi xử lý dữ liệu lớn. Các thuật toán tóm tắt dữ liệu cần phải được thiết kế để có thể chạy trên các hệ thống phân tán và song song, nhằm tận dụng tối đa tài nguyên tính toán. Việc sử dụng các kỹ thuật như MapReduce và Spark có thể giúp giải quyết vấn đề này.

III. Phương Pháp Tóm Tắt Dữ Liệu Dựa Trên Lý Thuyết Tập Mờ

Lý thuyết tập mờ cung cấp một công cụ mạnh mẽ để xử lý tính không chắc chắn và sự mơ hồ trong dữ liệu. Trong tóm tắt dữ liệu, logic mờ (Fuzzy Logic) có thể được sử dụng để biểu diễn các khái niệm không rõ ràng và tạo ra các tóm tắt mang tính ngữ nghĩa cao. Các phương pháp tóm tắt dữ liệu dựa trên lý thuyết tập mờ thường bao gồm các bước như mờ hóa dữ liệu, xây dựng luật mờ và suy luận mờ.

3.1. Ứng Dụng Hàm Thuộc Trong Tóm Tắt Dữ Liệu Mờ

Hàm thuộc là một khái niệm cơ bản trong lý thuyết tập mờ. Nó cho phép biểu diễn mức độ thuộc về của một phần tử vào một tập mờ. Trong tóm tắt dữ liệu, hàm thuộc có thể được sử dụng để định nghĩa các khái niệm như "cao", "thấp", "trung bình" và tạo ra các tóm tắt gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên.

3.2. Xây Dựng Luật Mờ Cho Tóm Tắt Thông Tin Hiệu Quả

Luật mờ là các quy tắc IF-THEN được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa các biến mờ. Trong tóm tắt dữ liệu, luật mờ có thể được xây dựng dựa trên kiến thức chuyên gia hoặc học từ dữ liệu. Các luật mờ này sau đó được sử dụng để suy luận và tạo ra các tóm tắt.

3.3. Tóm Tắt Dữ Liệu Bằng Hệ Chuyên Gia Dựa Trên Logic Mờ

Hệ chuyên gia (Expert Systems) dựa trên logic mờ có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình tóm tắt dữ liệu. Hệ chuyên gia này sử dụng kiến thức chuyên gia được mã hóa dưới dạng luật mờ để tạo ra các tóm tắt chất lượng cao. Điều này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như y tế và tài chính, nơi kiến thức chuyên gia là rất quan trọng.

IV. Giải Thuật Tóm Tắt Dữ Liệu Tập Mờ Một Số Phương Pháp Tiêu Biểu

Có nhiều giải thuật tóm tắt dữ liệu khác nhau dựa trên lý thuyết tập mờ. Một số phương pháp tiêu biểu bao gồm quy nạp hướng thuộc tính, phân cụm mờ và mạng neuron mờ. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại dữ liệu và yêu cầu tóm tắt khác nhau.

4.1. Quy Nạp Hướng Thuộc Tính Kết Hợp Với Tập Mờ

Quy nạp hướng thuộc tính là một phương pháp khai phá dữ liệu phổ biến. Khi kết hợp với lý thuyết tập mờ, phương pháp này có thể tạo ra các tóm tắt mang tính khái quát cao và dễ hiểu. Các khái niệm mờ được sử dụng để biểu diễn các thuộc tính và tạo ra các luật mờ mô tả mối quan hệ giữa các thuộc tính.

4.2. Phân Cụm Mờ Phân Nhóm Dữ Liệu Tự Động

Phân cụm mờ là một kỹ thuật học máy (Machine Learning) cho phép phân nhóm dữ liệu một cách tự động. Trong tóm tắt dữ liệu, phân cụm mờ có thể được sử dụng để tìm ra các nhóm dữ liệu tương đồng và tạo ra các tóm tắt mô tả đặc điểm của từng nhóm.

4.3. Mạng Neuron Mờ Học Các Mối Quan Hệ Phức Tạp

Mạng neuron mờ là một mô hình học máy mạnh mẽ, có khả năng học các mối quan hệ phức tạp giữa các biến. Trong tóm tắt dữ liệu, mạng neuron mờ có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình tóm tắt chính xác và linh hoạt. Mô hình này có khả năng xử lý dữ liệu không đầy đủ và nhiễu.

V. Ứng Dụng Thực Tế Tóm Tắt Dữ Liệu Tập Mờ Nghiên Cứu Điển Hình

Ứng dụng lý thuyết tập mờ trong tóm tắt dữ liệu rất đa dạng. Các lĩnh vực như y tế, tài chính, và môi trường đã chứng kiến sự thành công của các giải pháp tóm tắt dữ liệu dựa trên logic mờ. Các nghiên cứu điển hình cho thấy rằng các phương pháp này có thể cải thiện hiệu quả ra quyết định và cung cấp thông tin giá trị cho người sử dụng.

5.1. Tóm Tắt Dữ Liệu Y Tế Hỗ Trợ Ra Quyết Định Điều Trị

Trong lĩnh vực y tế, tóm tắt dữ liệu có thể được sử dụng để hỗ trợ bác sĩ trong việc ra quyết định điều trị. Các phương pháp tóm tắt có thể trích xuất thông tin quan trọng từ hồ sơ bệnh án và cung cấp cho bác sĩ một cái nhìn tổng quan về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Điều này có thể giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

5.2. Tóm Tắt Dữ Liệu Tài Chính Phát Hiện Gian Lận Rủi Ro

Trong lĩnh vực tài chính, tóm tắt dữ liệu có thể được sử dụng để phát hiện gian lận và rủi ro. Các phương pháp tóm tắt có thể phân tích các giao dịch tài chính và tìm ra các mẫu bất thường. Điều này có thể giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính ngăn chặn các hoạt động gian lận và giảm thiểu rủi ro.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Tóm Tắt Dữ Liệu Tập Mờ

Tóm tắt dữ liệu dựa trên lý thuyết tập mờ là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Mặc dù đã có nhiều tiến bộ, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua. Các hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc kết hợp lý thuyết tập mờ với các kỹ thuật học sâu (Deep Learning), phát triển các phương pháp tóm tắt thích ứng với nhiều loại dữ liệu khác nhau, và xây dựng các hệ thống tóm tắt dữ liệu tương tác, cho phép người dùng tùy chỉnh các tóm tắt theo nhu cầu của mình.

6.1. Kết Hợp Lý Thuyết Tập Mờ Với Học Sâu Để Tăng Độ Chính Xác

Việc kết hợp lý thuyết tập mờ với học sâu có thể tạo ra các mô hình tóm tắt mạnh mẽ, có khả năng học các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu và tạo ra các tóm tắt chính xác. Các mạng neuron mờ sâu có thể được sử dụng để tự động học các hàm thuộc và luật mờ từ dữ liệu.

6.2. Phát Triển Phương Pháp Tóm Tắt Dữ Liệu Đa Phương Tiện

Trong tương lai, các phương pháp tóm tắt dữ liệu cần phải có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Các phương pháp tóm tắt dữ liệu đa phương tiện sẽ cho phép người dùng nắm bắt thông tin từ nhiều nguồn khác nhau một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TÓM TẮT DỮ LIỆU DỰA TRÊN LY THUYET TAP MỜ BUI MINH CUONG HÀ NỘI 2009 BO GIAO DUC VA ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TÓM TẮT DỮ LIỆU DỰA TRÊN LÝ THUYẾT TẬP MỜ BÙI MINH CƯỜNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KIOA HỌC: TS. NGUYEN VAN LONG HÀ NỘI 2009 LOICAM ON Em xin chan thành cảm ơn TS Nguyễn Văn Leng, cán bộ giảng đạy khoa Cảng, nghệ thông tim trường Đại Học Giao Thông Vận Tải. Thấy đã giúp đố em rất nhiều. trong suết thời gian làm luận văn tốt nghiệp, cũng như trong thời gian hoàn thành.

Không chỉ vậy, những sự chỉ bảo của thầy còn võ củng hợp lý và đứng din trong việc giúp em dịh hướng luận vẫn, tìm kiếm tài liệu nghiên cứu, tạo điều kiện thuận lợi cho em cài đặt chương trình và hoàn thành tốt báo cáo. Em cũng xin được bảy tổ lòng biết ơn dến các thấy, các cô, các anh, các chị công, tác tại lộ môn Liệ thông thông tin Khoa Công nghệ thỏng tin Trường Dai hoc Bach Khoa Hà Nội đã giúp đỡ và lao điều kiện cho em hoàn thành luận vấn lốt nghiệp Hả nội, tháng 10 nằm 2009 Sink viên. Bùi Minh Cường Tám dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bũi Minh Cường- CNTT70 LOI NOI DAT C6 thé néi khéi lượng thông tin khổng lỗ tich trữ mỗi ngày trong các cơ sở dit liêu hiện nay chưa được khai thác một cách liệu quả vì các công cụ chuẩn để mình họa, để truy vẫn và để phân tích chứng trở nên không có hiệu quả khi đối mặt với bải toán tăng trưởng về kích thước của hệ thẳng. Do vậy, nhiều lĩnh vực nghiên cứu xới, ví dụ khai phá dữ liệu, luu trữ dũ liệu, và khai phá trì thức đã thu hút sự quan tâm của cộng đồng cơ sở đữ hiệu.

Củng lúc này, mỗ hình tòm tắt cơ sở đữ liệu cũng, đã được thùa nhận như là một để tài chính của lĩnh vực nghiên cứu cơ sở đũ liệu mở rong. ‘Tai liệu sẽ trình bay téng quan vé bai toán tỏm tắt ngữ nghĩa đữ liệu và các hướng đi đã và đang được nghiên cửu trong lĩnh vực mày. Tiếp thao đỏ là giới thiệu vẻ cơ sở lý thuyết, các phương, pháp tóm tất đữ liệu sử dụng hưởng tiếp cận dựa trên. lý thuyết tập mở, kèm theo là những đánh giá, nhận xét về quan hệ giữa những phương pháp nảy Tải liệu bao gêm những chương sau:.

Chương T: Tổng quam về Lom tắt ngũ nghĩa dữ liệu dối với cơ sở đữ liệu quan hệ. Chương 2: Cơ sở ly thuyết liên quan. Chương 3: Một số phương pháp lớm tắt đữ hiện sử dụng lý thuyết lập mờ. s— Chương 4 Phương pháp sin sinh phin p lồm tãi ©— Chương 5: Cài dội và thử nghiệm De han hẹp về mặt thời gian củng với những lý do khách quan và chú quan.

khác nên chắc chan luận văn không thế tránh khỏi những thiên sót. Chính vi vậy, em rất mong nhận được những ý kiến chỉ bảo và đóng góp của các thầy cô và ban be. Fou dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bũi Minh Cường- CNTT70 DANH MỤC CÁC BẰNG Bang Lt Cae hung nghiên cứu tôm tắt đữ liệu. Bảng đữ liệu gốc 18 Băng 3.

Cơ sở dữ liệu dau va0 oe ceecccsseseuseeseessnseseeesesesseveseetnnesntenenssetsnenseeeie 26 Bang 3. Kết quá truy vân thông thường. Kal qua sau torn lat voi Age 27 Bang 3. KAt qué sau tom tắt với Ineome.

Két qua sau tom tit 17 Rang 3. Dũ liệu gốc bạn đầu 34 Bang 3. Các bộ ứng cứ sau bước địch. Các tập mở loại 1 đã được gắn nhãn của một thuộc tính phí số eos Tăng.

Quá trình địch của một bộ dữ liệu gốc 46 Bang 4. Kat qué thu được của bước địch. „48 Tám dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bùi Minh Cường- CNTT70 DANH MỤC CÁC HÌNH Hinh 2. Hàm thuộc treng lý thuyết tập mờ - - 17 Hình 2.

Định nghĩa các giá trị mờ cho thuộc tính sỏ. Ví dụ phân cấp khái niệm cho thude tinh Address 21 Hinh 3. Phan cap khai niém cho Age, Income 27 1Hỉnh 3. Mô hình xây dựng các tóm tắt đữ liệu.

cesses eee BO. Kién tric don giãn của mô hình tom tắt - - 40 Tình 42. Các module chính cũa mô hình tôm tắt đứ liệu 42 Hinh 4. Hình dung hoạt động của module tòm tắt.

essen Ad THình 4. Biển ngôn ngữ được định nghĩa cho thuộc tỉnh số 45 Tình 4. Cây phân cấp tóm tắt. Toán tứ hợp nhật.

Toán tử tách - 60 Tinh 5. snH2nreririre 69 inh 5. Lớp BackgrounđKnowledpeManager n Hiinh 5. coi eieiieerrriirirerrieroerereT7 Hình 5.

Lớp SummarizationNode - 73 Tình 5. Xây dụng kết nổi dén CSDL - - 77 Hinh 5. Giao điện thêm phân câp khái niệm - 7? Tình 5. Giao điện xây dựng phản cáp khái miệm cho thuộc tính số.

Giao điện xây dựng phản cắp khái niệm cho thuộc tính phí số. Các bộ ứng cử. Tiến trình xây dựng phân cấp. Cay phan cdp tom tắt.

co occcecceoocerrrrrrrree sessses,Ù, Tình 5. Một cây phân cấp tôm tắt - - 82 Tám dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bũi Minh Cường- CNTT70 3. Phương pháp sẵn ginh hệ thông phân cấp lóm tắt đữ hiệu - 30 321. Các buớc thục hiện - - - 31 3.

Một số đánh giá nhận xét. Truy vấn đối với cơ sở dữ liêu. Mối quan hệ giữa hai phương pháp 233 3. Vấn dể làm mịn trí thức nên.Các yêu tô ảnh hưởng chất lượng trí thúc riển.

Các tiêu chuẩn bong việc đảnh giá chất lượng phan cap. Hướng giải quyết để lựa chọn trí thức (mg với thuộc tính. THH# HH He rerde ¬. CHUONG 4 - PHUONG PHAP SAN SINH PHAN CAP TOM TAT.

Kién tric mé hinh tom tit dit Tigu. _ Đengiản hóa mê hình tém tắt đữ liệu. Phân tích sơ lược hoạt động của mô hình. Cáo bước của quá trình tôm tắt đữ liệu 44 421.

Thanh phan BT- - - - 45 4. Phát sinh các bộ ứng cử viên. Sản sinh phân cấp tỏm tắt - - - 49 4. Biển điễn hình thức của các tóm tắt - 49 4.2 thủ của một mô hình phân cắp.

Mộttổ chức của trí thức,. Việc hinh thánh khải niệm trong mô hình têm tắt đỡ liệu. Giải thuật hình thánh phân ofp tom tit -SAINTETIO. Phân tíchgiải thuật,.

Kếtngp - - - 38 Tám dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bũi Minh Cường- CNTT70 DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ «+ Data Sunmarization: Tóm tất dữ liệu lnformation processing: Xt ly théng tin «) Lingustic Summarization: Tóm tắt thuộc về ngôn ngữ «- THerarchical Conccplual Clustering: Phân cụm khúi niệm phân cấp Scalability Problem: Bai toán tăng trưởng œ Background Knowledge: ‘I'ri thie nén « Translation Step: Bude dich ¢ Generalization Step: Bude khai quát hóa «- Fuzzy Matching: Đối sánh mờ « Candidate Tuples: Cac bd dng ctf vién s _Sumrnary Dxtent Thẻ hiện của tóm tắt « Summary Intent: N6i dung của tòm tắt « Summary Hierarchy: Phan cap tom tat * Knowledge Organization: TS chive ui thie *) Summary Partition: Phan hoach tom tat se Typicalny: Độ đặc thù «Contrast: Dé tong phản « Summary Utility: 56 him dung tom tat «- AlO: Quy nạp hưởn thuộc tỉnh Tám dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bũi Minh Cường- CNTT70 DANH MỤC CÁC BẰNG Bang Lt Cae hung nghiên cứu tôm tắt đữ liệu. Bảng đữ liệu gốc 18 Băng 3. Cơ sở dữ liệu dau va0 oe ceecccsseseuseeseessnseseeesesesseveseetnnesntenenssetsnenseeeie 26 Bang 3. Kết quá truy vân thông thường.

Kal qua sau torn lat voi Age 27 Bang 3. KAt qué sau tom tắt với Ineome. Két qua sau tom tit 17 Rang 3. Dũ liệu gốc bạn đầu 34 Bang 3.

Các bộ ứng cứ sau bước địch. Các tập mở loại 1 đã được gắn nhãn của một thuộc tính phí số eos Tăng. Quá trình địch của một bộ dữ liệu gốc 46 Bang 4. Kat qué thu được của bước địch.

„48 Tám dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bùi Minh Cường- CNTT70 DANH MỤC CÁC BẰNG Bang Lt Cae hung nghiên cứu tôm tắt đữ liệu. Bảng đữ liệu gốc 18 Băng 3. Cơ sở dữ liệu dau va0 oe ceecccsseseuseeseessnseseeesesesseveseetnnesntenenssetsnenseeeie 26 Bang 3. Kết quá truy vân thông thường.

Kal qua sau torn lat voi Age 27 Bang 3. KAt qué sau tom tắt với Ineome. Két qua sau tom tit 17 Rang 3. Dũ liệu gốc bạn đầu 34 Bang 3.

Các bộ ứng cứ sau bước địch. Các tập mở loại 1 đã được gắn nhãn của một thuộc tính phí số eos Tăng. Quá trình địch của một bộ dữ liệu gốc 46 Bang 4. Kat qué thu được của bước địch.

„48 Tám dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bùi Minh Cường- CNTT70 LOI NOI DAT C6 thé néi khéi lượng thông tin khổng lỗ tich trữ mỗi ngày trong các cơ sở dit liêu hiện nay chưa được khai thác một cách liệu quả vì các công cụ chuẩn để mình họa, để truy vẫn và để phân tích chứng trở nên không có hiệu quả khi đối mặt với bải toán tăng trưởng về kích thước của hệ thẳng. Do vậy, nhiều lĩnh vực nghiên cứu xới, ví dụ khai phá dữ liệu, luu trữ dũ liệu, và khai phá trì thức đã thu hút sự quan tâm của cộng đồng cơ sở đữ hiệu. Củng lúc này, mỗ hình tòm tắt cơ sở đữ liệu cũng, đã được thùa nhận như là một để tài chính của lĩnh vực nghiên cứu cơ sở đũ liệu mở rong. ‘Tai liệu sẽ trình bay téng quan vé bai toán tỏm tắt ngữ nghĩa đữ liệu và các hướng đi đã và đang được nghiên cửu trong lĩnh vực mày.

Tiếp thao đỏ là giới thiệu vẻ cơ sở lý thuyết, các phương, pháp tóm tất đữ liệu sử dụng hưởng tiếp cận dựa trên. lý thuyết tập mở, kèm theo là những đánh giá, nhận xét về quan hệ giữa những phương pháp nảy Tải liệu bao gêm những chương sau:. Chương T: Tổng quam về Lom tắt ngũ nghĩa dữ liệu dối với cơ sở đữ liệu quan hệ. Chương 2: Cơ sở ly thuyết liên quan.

Chương 3: Một số phương pháp lớm tắt đữ hiện sử dụng lý thuyết lập mờ. s— Chương 4 Phương pháp sin sinh phin p lồm tãi ©— Chương 5: Cài dội và thử nghiệm De han hẹp về mặt thời gian củng với những lý do khách quan và chú quan. khác nên chắc chan luận văn không thế tránh khỏi những thiên sót. Chính vi vậy, em rất mong nhận được những ý kiến chỉ bảo và đóng góp của các thầy cô và ban be.

Fou dắt dữ liệu dựa trên lý thuyết lập Bũi Minh Cường- CNTT70 42. 4244 Tach 435 Tinh toan chat hrong phân nhóm.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ