Luận Văn: Truy Vấn Cơ Sở Dữ Liệu Quan Hệ Kết Hợp Sở Thích Người Dùng

Luận văn về truy vấn CSDL quan hệ kết hợp sở thích người dùng. Nghiên cứu các phương pháp truy vấn dữ liệu hiệu quả, cá nhân hóa kết quả theo nhu cầu người dùng.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2013

75
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

Danh sách thuật ngữ

Danh sách các từ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục hình vẽ

Danh mục sơ đồ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ

1.1. Truy vấn cơ sở dữ liệu truyền thống

1.2. Nhu cầu kết hợp sở thích và hiện trạng công việc

1.2.1. Nhu cầu về truy vấn dữ liệu có hỗ trợ sở thích của người dùng, trong thực tế

1.2.2. Hạn chế của truy vấn kết hợp sở thích trong hiện tại

1.3. Yêu cầu của giải pháp truy vấn dữ liệu kết hợp sở thích người dùng

1.4. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của luận văn. Bố cục của luận văn

2. CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU MỘT SỐ KỸ THUẬT TRUY VẤN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ KẾT HỢP SỞ THÍCH NGƯỜI DÙNG

2.1. Kỹ thuật Agrawal

2.1.1. Mô hình sở thích

2.1.2. Xử lý truy vấn dựa trên sở thích

2.2. Kỹ thuật Chomicki

2.2.1. Mô hình sở thích

2.2.2. Xử lý truy vấn dựa trên sở thích

2.3. Ngôn ngữ truy vấn sở thích

2.4. Kỹ thuật KicBling

2.5. Đánh giá các kỹ thuật truy vấn kết hợp sở thích trên cơ sở dữ liệu quan hệ

2.6. Kết chương

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG NGÔN NGỮ TRUY VẤN DỮ LIỆU KẾT HỢP SỞ THÍCH TRONG PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TOUR DU LỊCH

3.1. Giới thiệu tổng quan và đặc tả hệ thống

3.2. Phân tích, thiết kế và cài đặt hệ thống

3.2.1. Phân tích hệ thống

3.2.2. Thiết kế hệ thống

3.3. Cài đặt hệ thống

3.4. Thực nghiệm

3.4.1. Thực nghiệm tìm kiếm theo sở thích

3.4.2. Đánh giá kết quả thực nghiệm

3.5. Kết chương

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Truy Vấn Cơ Sở Dữ Liệu Quan Hệ Sở Thích

Truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ là nền tảng của việc khai thác thông tin trong thế giới dữ liệu. Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL, PostgreSQL và Oracle cung cấp các công cụ mạnh mẽ để truy xuất, cập nhật và quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, các truy vấn truyền thống thường trả về một tập hợp kết quả chính xác dựa trên các điều kiện tìm kiếm cụ thể. Điều này có thể không đáp ứng được nhu cầu của người dùng, đặc biệt khi họ có những sở thích cá nhân hoặc mong muốn tìm kiếm thông tin theo cách linh hoạt hơn. Vì vậy, nhu cầu kết hợp sở thích người dùng vào quá trình truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ ngày càng trở nên quan trọng. Cá nhân hóa truy vấn cho phép hệ thống trả về kết quả phù hợp nhất với mong muốn của từng người dùng, tăng tính hữu ích và trải nghiệm người dùng. Bài viết này sẽ đi sâu vào các kỹ thuật và phương pháp để thực hiện điều này, từ mô hình sở thích người dùng đến các kỹ thuật truy vấntối ưu hóa truy vấn.

1.1. Tầm quan trọng của Cá Nhân Hóa Truy Vấn Dữ Liệu

Trong bối cảnh bùng nổ thông tin hiện nay, người dùng thường phải đối mặt với lượng lớn dữ liệu và khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin phù hợp với nhu cầu của mình. Cá nhân hóa truy vấn giúp giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp kết quả được tinh chỉnh theo sở thích và ưu tiên của từng cá nhân. Ví dụ, trong một ứng dụng thương mại điện tử, một người dùng có thể quan tâm đến các sản phẩm giảm giá, trong khi người khác lại ưu tiên các sản phẩm mới nhất. Bằng cách tích hợp mô hình sở thích người dùng, hệ thống có thể tự động điều chỉnh kết quả tìm kiếm để đáp ứng nhu cầu của từng người. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn tăng khả năng họ tìm thấy những gì họ thực sự muốn, dẫn đến sự hài lòng và trung thành cao hơn.

1.2. Giới thiệu các Kỹ Thuật Truy Vấn Cơ Sở Dữ Liệu Quan Hệ

Để xây dựng một hệ thống truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ kết hợp sở thích người dùng, cần nắm vững các kỹ thuật truy vấn cơ bản và nâng cao. Các kỹ thuật này bao gồm truy vấn SQL tiêu chuẩn, truy vấn con, truy vấn kết hợp (join), truy vấn sử dụng hàm tổng hợp và truy vấn sử dụng các phép toán tập hợp. Ngoài ra, cũng cần tìm hiểu về các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn như sử dụng chỉ mục, phân tích kế hoạch truy vấn và viết lại truy vấn. Một số kỹ thuật nâng cao hơn bao gồm truy vấn ngữ nghĩa, truy vấn mờ và truy vấn dựa trên ngữ cảnh. Việc lựa chọn kỹ thuật phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu, cấu trúc cơ sở dữ liệu và yêu cầu cụ thể của ứng dụng. Sự kết hợp khéo léo giữa các kỹ thuật này sẽ giúp xây dựng một hệ thống truy vấn hiệu quả và linh hoạt.

II. Vấn Đề và Thách Thức Khi Kết Hợp Sở Thích vào Truy Vấn

Việc kết hợp sở thích người dùng vào truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đặt ra không ít thách thức. Một trong những khó khăn lớn nhất là làm thế nào để biểu diễn sở thích một cách chính xác và hiệu quả. Mô hình sở thích có thể trở nên rất phức tạp, đặc biệt khi người dùng có nhiều sở thích khác nhau và các sở thích này có thể thay đổi theo thời gian. Ngoài ra, việc xử lý các truy vấn kết hợp sở thích có thể tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt khi cơ sở dữ liệu có kích thước lớn. Cần có các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn để đảm bảo hiệu suất của hệ thống. Cuối cùng, việc đảm bảo tính bảo mật và riêng tư của dữ liệu người dùng cũng là một vấn đề quan trọng cần được xem xét.

2.1. Cách Biểu Diễn Sở Thích Người Dùng Hiệu Quả

Việc biểu diễn sở thích người dùng là một bài toán không đơn giản. Có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện điều này, mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng. Một số phương pháp phổ biến bao gồm sử dụng luật kết hợp, sử dụng học máy và sử dụng các mô hình dựa trên logic. Luật kết hợp có thể được sử dụng để khám phá các mối quan hệ giữa các sở thích khác nhau. Học máy có thể được sử dụng để dự đoán sở thích của người dùng dựa trên lịch sử tương tác của họ. Các mô hình dựa trên logic có thể được sử dụng để biểu diễn sở thích một cách rõ ràng và dễ hiểu. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu, yêu cầu của ứng dụng và khả năng tính toán của hệ thống.

2.2. Tối Ưu Hóa Truy Vấn cho Hệ Thống Lớn Big Data

Khi làm việc với cơ sở dữ liệu lớn (Big Data), việc tối ưu hóa truy vấn trở nên cực kỳ quan trọng. Các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn truyền thống có thể không đủ để đáp ứng yêu cầu về hiệu suất. Cần có các kỹ thuật tối ưu hóa đặc biệt để xử lý dữ liệu lớn, chẳng hạn như phân vùng dữ liệu, song song hóa truy vấn và sử dụng các chỉ mục đặc biệt. Ngoài ra, việc sử dụng các công nghệ Big Data như Hadoop và Spark có thể giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống. Việc lựa chọn kỹ thuật tối ưu hóa phù hợp phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu, loại truy vấn và khả năng tính toán của hệ thống.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Sở Thích Người Dùng Linh Hoạt

Xây dựng một mô hình sở thích người dùng linh hoạt là yếu tố then chốt để cá nhân hóa truy vấn hiệu quả. Mô hình này cần có khả năng biểu diễn các sở thích đa dạng, thay đổi theo thời gian và được cập nhật dễ dàng. Các phương pháp thường được sử dụng bao gồm sử dụng cây phân cấp sở thích, sử dụng mạng Bayesian và sử dụng các mô hình dựa trên ngữ cảnh. Cây phân cấp sở thích cho phép biểu diễn các sở thích theo cấu trúc phân cấp, từ tổng quát đến cụ thể. Mạng Bayesian cho phép biểu diễn các mối quan hệ xác suất giữa các sở thích. Các mô hình dựa trên ngữ cảnh cho phép xem xét ngữ cảnh của người dùng khi truy vấn dữ liệu.

3.1. Ứng Dụng Luật Kết Hợp và Khai Phá Dữ Liệu

Khai phá dữ liệuluật kết hợp có thể được sử dụng để khám phá các mối quan hệ ẩn giữa các sở thích của người dùng. Ví dụ, nếu một người dùng thường xuyên mua sách về khoa học viễn tưởng, hệ thống có thể gợi ý các sản phẩm liên quan đến khoa học viễn tưởng, chẳng hạn như phim ảnh hoặc trò chơi điện tử. Luật kết hợp có thể được sử dụng để tìm ra các sản phẩm thường được mua cùng nhau. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, hệ thống có thể dự đoán sở thích của người dùng và cung cấp các gợi ý phù hợp.

3.2. Học Máy để Dự Đoán Sở Thích Người Dùng

Học máy là một công cụ mạnh mẽ để dự đoán sở thích người dùng. Các thuật toán học máy như phân loại, hồi quy và gom cụm có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên lịch sử tương tác của người dùng. Ví dụ, thuật toán phân loại có thể được sử dụng để dự đoán xem một người dùng có thích một sản phẩm cụ thể hay không. Thuật toán hồi quy có thể được sử dụng để dự đoán mức độ quan tâm của người dùng đối với một sản phẩm. Thuật toán gom cụm có thể được sử dụng để nhóm các người dùng có sở thích tương tự vào cùng một nhóm.

IV. Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Truy Vấn Kết Hợp Sở Thích Người Dùng

Để đảm bảo hiệu suất của hệ thống, việc tối ưu hóa truy vấn là rất quan trọng. Các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn có thể được chia thành hai loại chính: tối ưu hóa logic và tối ưu hóa vật lý. Tối ưu hóa logic tập trung vào việc viết lại truy vấn để giảm số lượng phép toán cần thực hiện. Tối ưu hóa vật lý tập trung vào việc lựa chọn các phương pháp thực hiện truy vấn hiệu quả nhất, chẳng hạn như sử dụng chỉ mục và lựa chọn thuật toán kết nối phù hợp. Ngoài ra, việc sử dụng bộ nhớ cache và các kỹ thuật song song hóa có thể giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống.

4.1. Sử Dụng Chỉ Mục và Phân Vùng Dữ Liệu

Sử dụng chỉ mục là một trong những kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn hiệu quả nhất. Chỉ mục cho phép hệ thống tìm kiếm dữ liệu một cách nhanh chóng mà không cần phải duyệt qua toàn bộ bảng. Phân vùng dữ liệu là một kỹ thuật khác có thể giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống. Bằng cách chia dữ liệu thành các phân vùng nhỏ hơn, hệ thống có thể thực hiện truy vấn trên các phân vùng liên quan mà không cần phải duyệt qua toàn bộ dữ liệu.

4.2. Kỹ Thuật Truy Vấn Ưu Tiên và Truy Vấn Mờ

Truy vấn ưu tiên cho phép người dùng chỉ định mức độ quan trọng của các sở thích khác nhau. Ví dụ, một người dùng có thể ưu tiên giá cả hơn chất lượng khi tìm kiếm sản phẩm. Truy vấn mờ cho phép người dùng tìm kiếm dữ liệu một cách gần đúng, ngay cả khi không biết chính xác các giá trị cần tìm. Ví dụ, một người dùng có thể tìm kiếm "nhà hàng gần đây" mà không cần chỉ định địa chỉ cụ thể.

V. Ứng Dụng Thực Tế Đánh Giá Hiệu Năng Hệ Thống Truy Vấn

Các hệ thống truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ kết hợp sở thích người dùng có nhiều ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, các hệ thống này có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của người dùng, gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích của họ và tăng doanh số bán hàng. Trong lĩnh vực mạng xã hội, các hệ thống này có thể được sử dụng để đề xuất bạn bè, nhóm và nội dung phù hợp với sở thích của người dùng. Trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin, các hệ thống này có thể được sử dụng để cung cấp kết quả tìm kiếm chính xáchữu ích hơn.

5.1. Ứng Dụng Trong Thương Mại Điện Tử Mạng Xã Hội

Trong thương mại điện tử, việc cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Các hệ thống truy vấn cơ sở dữ liệu kết hợp sở thích có thể giúp các nhà bán lẻ hiểu rõ hơn về khách hàng của mình và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của họ. Trong mạng xã hội, việc đề xuất bạn bè, nhóm và nội dung phù hợp có thể tăng tính gắn kết của người dùng và giữ họ ở lại nền tảng lâu hơn.

5.2. Đánh Giá Độ Chính Xác và Tính Hữu Ích của Kết Quả Truy Vấn

Việc đánh giá hiệu năng của hệ thống là rất quan trọng. Các chỉ số hiệu năng thường được sử dụng bao gồm độ chính xác truy vấn, tính hữu ích của kết quả và thời gian phản hồi. Độ chính xác truy vấn đo lường mức độ kết quả trả về phù hợp với sở thích của người dùng. Tính hữu ích của kết quả đo lường mức độ kết quả giúp người dùng đạt được mục tiêu của họ. Thời gian phản hồi đo lường thời gian hệ thống cần để trả về kết quả truy vấn.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Cho Truy Vấn Cơ Sở Dữ Liệu

Việc kết hợp sở thích người dùng vào truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Các hệ thống cá nhân hóa truy vấn có thể mang lại nhiều lợi ích cho người dùng và doanh nghiệp, từ việc cải thiện trải nghiệm người dùng đến việc tăng doanh số bán hàng. Tuy nhiên, việc xây dựng một hệ thống truy vấn hiệu quả và linh hoạt đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật khác nhau, từ mô hình sở thích người dùng đến tối ưu hóa truy vấn.

6.1. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về Cá Nhân Hóa Truy Vấn

Các hướng nghiên cứu tương lai bao gồm phát triển các mô hình sở thích người dùng phức tạp hơn, sử dụng học sâu để dự đoán sở thích và phát triển các kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn mới để xử lý dữ liệu lớn. Ngoài ra, việc tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu từ mạng xã hội và dữ liệu từ các thiết bị di động, có thể giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống.

6.2. Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo AI trong Truy Vấn Dữ Liệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hệ thống truy vấn cơ sở dữ liệu. Các kỹ thuật AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về ý định của người dùng và cung cấp kết quả phù hợp hơn. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để tự động tối ưu hóa truy vấn và cải thiện hiệu suất của hệ thống. Việc kết hợp AI vào hệ thống truy vấn dữ liệu có thể tạo ra những đột phá lớn trong tương lai.

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

CHƯƠNG 1 ĐẶT VAN ĐỀ 3 1.1 Truy vân cơ sở dữ liệu truyền thông - - 3 12 Như cầu kết hợp sỏ thích và hiện trạng công việc 3 12.1 Nhu câu về truy vẫn di ligu có hỗ trợ sở thích của người dùng, trong thực tẾ - 3 1. Hạn chế của truy van kết hợp số thích trong hiện tại 5 1.3 Yéu cầu của giải pháp truy vẫn đữ liệu kết hợp sở thích người ding 6 1. Mục tiêu vả phạm vi nghiên cứu của luận vẫn. Hồ cục của luận vẫn.

7 CHUONG 2: TÌM HIỂU MỘT SỐ KỸ THUẬT TRUY VÂN CƠ sơ DỮ LIEU QUAN HE KET HOP SG THICH NGUGI DUNG 21 Ky thuat Agrawal 9 2.1 Mô hinh sở thích - 10 2.2 Xử lý truy vẫn dựa trên sở thích. 2/2 Kỹ thuật Chomicki.1 Mô hình sở thích,. ào eeeeeeroe testes 3. Xử lý truy vẫn dựa trên sở thích.

TỔ, it Danh mục các bảng Bảng 2.1: Đối sánh các nền tâng sở thích trên cơ sở đỡ liệu quanhệ, 33 Bang 3.1: Ánh xạ giữa Input trong trang tìm kiém va Preference SOL 49 vii Danh mục sơ đề Sơ đỗ 3.1- Quy trình tìm kiểm theo số thích - 39 So dé 3. Mé hinh MVC cia website ThichChuDu Al Sơ để 3.3: Mô hình thực thể quan hệ. wd So dé 3. - - 44 ix h cae từ viết tắt BMO Resi.

Matches Orly DBMS Database Management Systom (pit instrinsic Preference formula MVC Model-View-Controller vi h cae từ viết tắt BMO Resi. Matches Orly DBMS Database Management Systom (pit instrinsic Preference formula MVC Model-View-Controller vi Daoh muc binh vẽ Hình 21: Biểudiễn sở thích người dũng A.2: Biểu diễn sở thích của người đùng B 10 Hình 2.3: Biểu diễn sở thích 1 của người đủng A đối với màu xe và mẫu xo.4: Biểu diễn sở thích 2 của người đùng A đổi với mẫu xe và chất lượng xe peste - 12 Hình25 B mn aut kal hop2 sở thích của người dùng À.6 Biêu diễn khả nẵng báo toàn tính chất của quan hệ.7: Biểu diễn đồ thị khuynh hướng của sở thích RXPLTCTT.8: Sự tích hop Preference SQL trong hé théng tmg dung.1: Giao điện tủy chọn từa kiểm nâng cao —- Hình 3.2: Giao dién trang cht website ThichChuDu 46 Hình 3,3: Giao điện trang kết quá tìm kiếm.4: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 1 - 34 Hình 3.5: Lệnh Preference SQL thực nghiệm L.6: Kết quả tìm kiểm theo sở thích thục nghiệm 1 - 56 11inh 3.7: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 2.8: Lệnh Preferenee SQL thực nghiệm 2.9: Kết qua tim kiểm theo sở thích thực nghiệm.10: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 3.sccc ỔT Hình 3.11: Larih Preference SQI, thục nghiệm 3 62 Hình 3.12: Kết quả tìm kiếm theo sở thích thực nghiệm 3.ÔÑ viii Danh mục các bảng Bảng 2.1: Đối sánh các nền tâng sở thích trên cơ sở đỡ liệu quanhệ, 33 Bang 3.1: Ánh xạ giữa Input trong trang tìm kiém va Preference SOL 49 vii Daoh muc binh vẽ Hình 21: Biểudiễn sở thích người dũng A.2: Biểu diễn sở thích của người đùng B 10 Hình 2.3: Biểu diễn sở thích 1 của người đủng A đối với màu xe và mẫu xo.4: Biểu diễn sở thích 2 của người đùng A đổi với mẫu xe và chất lượng xe peste - 12 Hình25 B mn aut kal hop2 sở thích của người dùng À.6 Biêu diễn khả nẵng báo toàn tính chất của quan hệ.7: Biểu diễn đồ thị khuynh hướng của sở thích RXPLTCTT.8: Sự tích hop Preference SQL trong hé théng tmg dung.1: Giao điện tủy chọn từa kiểm nâng cao —- Hình 3.2: Giao dién trang cht website ThichChuDu 46 Hình 3,3: Giao điện trang kết quá tìm kiếm.4: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 1 - 34 Hình 3.5: Lệnh Preference SQL thực nghiệm L.6: Kết quả tìm kiểm theo sở thích thục nghiệm 1 - 56 11inh 3.7: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 2.8: Lệnh Preferenee SQL thực nghiệm 2.9: Kết qua tim kiểm theo sở thích thực nghiệm.10: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 3.sccc ỔT Hình 3.11: Larih Preference SQI, thục nghiệm 3 62 Hình 3.12: Kết quả tìm kiếm theo sở thích thực nghiệm 3.ÔÑ viii LOL CAM GD LOI CAM DOAN.ôÔÐ MỤC LỤC.,ÔỎ Danh sách thuật ngữữ. - - - - v Định sách các từ viết tắt vi Danh tục các bằng - - - - - vil Danh mục hình vẽ. viii Danh muc so dé.

- - ix M6 PAU - 1 CHƯƠNG 1 ĐẶT VAN ĐỀ 3 1.1 Truy vân cơ sở dữ liệu truyền thông - - 3 12 Như cầu kết hợp sỏ thích và hiện trạng công việc 3 12.1 Nhu câu về truy vẫn di ligu có hỗ trợ sở thích của người dùng, trong thực tẾ - 3 1. Hạn chế của truy van kết hợp số thích trong hiện tại 5 1.3 Yéu cầu của giải pháp truy vẫn đữ liệu kết hợp sở thích người ding 6 1. Mục tiêu vả phạm vi nghiên cứu của luận vẫn. Hồ cục của luận vẫn.

7 CHUONG 2: TÌM HIỂU MỘT SỐ KỸ THUẬT TRUY VÂN CƠ sơ DỮ LIEU QUAN HE KET HOP SG THICH NGUGI DUNG 21 Ky thuat Agrawal 9 2.1 Mô hinh sở thích - 10 2.2 Xử lý truy vẫn dựa trên sở thích. 2/2 Kỹ thuật Chomicki.1 Mô hình sở thích,. ào eeeeeeroe testes 3. Xử lý truy vẫn dựa trên sở thích.

TỔ, it Danh sách thuật ngữ Access control service Dich vu kiém soát truy cập Accumulating preference constructors Tâm số thích tích ly Agaregating preference constructors TIảm sở thích kết tập Anti-chain preference Sở thích phi đây chuyên Atomic preference terms Thuật ngữ sở thích nguyên tổ Base preference constructor Ham sé thich co sé Best-Matches-Only Mô hình thỏa mần tối đa Better-than graph Đổ thị khuynh hướng Binary preference relation Quan hệ sở thích hai ngôi Cascading of preference Sự phân tằng các sở thích Chain preference Sở thích day chuyển Combining forms Cáo đạng phức Compound preference terms 'Thuật ngữ sở thích phức Database preference Sở thích trên cơ sở đữ liệu Dataset Tập dữ liệu Disjoint union preference Sở thích hợp tach biệt Dual preference Sở thịch đối ngẫu Rxtrinsic formula Công thức ngoại lại First order logic Logic bậc nhật Instrinsic preference formula Công thức sở thích nội tại Intersection preference _ Sở thích giao Linear sum preference Sở thích tổng tuyến tỉnh Numerical preference ƯA thích kiến số Pareto preference Sở thích pareto Pareto-optimal set “Tập parelo tôi ưu. Perfect matches Phân tử thỏa mãn hoàn hảo. Preference Sở thích Preference combining form Câu trúc sở thích kết hợp Preference query Truy vấn theo sở thích: Preference query with grouping Truy vẫn theo số thích với phép nhóm: Preference templates Các mẫu sở thích Prioritied preference Va thich wu hiên Qualitative approach Tiếp cận định tính: Quality notion Khải niệm dịnh tỉnh Quantitative approach Tiếp cận định lượng Ranked query model Mô hình truy vẫn có xép hạng Recard type Kiểu ban ghi Score Điểm số tru tiên Scoring function Harn tink điểm Strict Partial Order Thứ tự bộ phận chặt Subsct preference $6 thich conValuc function Tâm lượng giá h cae từ viết tắt BMO Resi. Matches Orly DBMS Database Management Systom (pit instrinsic Preference formula MVC Model-View-Controller vi Danh sách thuật ngữ Access control service Dich vu kiém soát truy cập Accumulating preference constructors Tâm số thích tích ly Agaregating preference constructors TIảm sở thích kết tập Anti-chain preference Sở thích phi đây chuyên Atomic preference terms Thuật ngữ sở thích nguyên tổ Base preference constructor Ham sé thich co sé Best-Matches-Only Mô hình thỏa mần tối đa Better-than graph Đổ thị khuynh hướng Binary preference relation Quan hệ sở thích hai ngôi Cascading of preference Sự phân tằng các sở thích Chain preference Sở thích day chuyển Combining forms Cáo đạng phức Compound preference terms 'Thuật ngữ sở thích phức Database preference Sở thích trên cơ sở đữ liệu Dataset Tập dữ liệu Disjoint union preference Sở thích hợp tach biệt Dual preference Sở thịch đối ngẫu Rxtrinsic formula Công thức ngoại lại First order logic Logic bậc nhật Instrinsic preference formula Công thức sở thích nội tại Intersection preference _ Sở thích giao Linear sum preference Sở thích tổng tuyến tỉnh Numerical preference ƯA thích kiến số Pareto preference Sở thích pareto Pareto-optimal set “Tập parelo tôi ưu.

Perfect matches Phân tử thỏa mãn hoàn hảo. Preference Sở thích Preference combining form Câu trúc sở thích kết hợp Preference query Truy vấn theo sở thích: Preference query with grouping Truy vẫn theo số thích với phép nhóm: Preference templates Các mẫu sở thích Prioritied preference Va thich wu hiên Qualitative approach Tiếp cận định tính: Quality notion Khải niệm dịnh tỉnh Quantitative approach Tiếp cận định lượng Ranked query model Mô hình truy vẫn có xép hạng Recard type Kiểu ban ghi Score Điểm số tru tiên Scoring function Harn tink điểm Strict Partial Order Thứ tự bộ phận chặt Subsct preference $6 thich conValuc function Tâm lượng giá Danh mục sơ đề Sơ đỗ 3.1- Quy trình tìm kiểm theo số thích - 39 So dé 3. Mé hinh MVC cia website ThichChuDu Al Sơ để 3.3: Mô hình thực thể quan hệ. wd So dé 3.

- - 44 ix Danh mục các bảng Bảng 2.1: Đối sánh các nền tâng sở thích trên cơ sở đỡ liệu quanhệ, 33 Bang 3.1: Ánh xạ giữa Input trong trang tìm kiém va Preference SOL 49 vii Danh mục các bảng Bảng 2.1: Đối sánh các nền tâng sở thích trên cơ sở đỡ liệu quanhệ, 33 Bang 3.1: Ánh xạ giữa Input trong trang tìm kiém va Preference SOL 49 vii Daoh muc binh vẽ Hình 21: Biểudiễn sở thích người dũng A.2: Biểu diễn sở thích của người đùng B 10 Hình 2.3: Biểu diễn sở thích 1 của người đủng A đối với màu xe và mẫu xo.4: Biểu diễn sở thích 2 của người đùng A đổi với mẫu xe và chất lượng xe peste - 12 Hình25 B mn aut kal hop2 sở thích của người dùng À.6 Biêu diễn khả nẵng báo toàn tính chất của quan hệ.7: Biểu diễn đồ thị khuynh hướng của sở thích RXPLTCTT.8: Sự tích hop Preference SQL trong hé théng tmg dung.1: Giao điện tủy chọn từa kiểm nâng cao —- Hình 3.2: Giao dién trang cht website ThichChuDu 46 Hình 3,3: Giao điện trang kết quá tìm kiếm.4: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 1 - 34 Hình 3.5: Lệnh Preference SQL thực nghiệm L.6: Kết quả tìm kiểm theo sở thích thục nghiệm 1 - 56 11inh 3.7: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 2.8: Lệnh Preferenee SQL thực nghiệm 2.9: Kết qua tim kiểm theo sở thích thực nghiệm.10: Nhập thông tin tìm kiếm thực nghiệm 3.sccc ỔT Hình 3.11: Larih Preference SQI, thục nghiệm 3 62 Hình 3.12: Kết quả tìm kiếm theo sở thích thực nghiệm 3.ÔÑ viii LOL CAM GD LOI CAM DOAN.ôÔÐ MỤC LỤC.,ÔỎ Danh sách thuật ngữữ. - - - - v Định sách các từ viết tắt vi Danh tục các bằng - - - - - vil Danh mục hình vẽ. viii Danh muc so dé. - - ix M6 PAU - 1 CHƯƠNG 1 ĐẶT VAN ĐỀ 3 1.1 Truy vân cơ sở dữ liệu truyền thông - - 3 12 Như cầu kết hợp sỏ thích và hiện trạng công việc 3 12.1 Nhu câu về truy vẫn di ligu có hỗ trợ sở thích của người dùng, trong thực tẾ - 3 1.

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