Luận văn thạc sĩ về tích hợp thông tin ngữ nghĩa không đồng nhất trong môi trường phân tán

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu tích hợp thông tin không thuần nhất về ngữ nghĩa trong môi trường phân tán, ứng dụng công nghệ thông tin.

• Tác giả: Nguyễn Thế Cường
• Người hướng dẫn: PGS.TS Trần Đình Quế
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Tích Hợp Thông Tin Không Thuần Nhất Về Ngữ Nghĩa Trong Môi Trường Phân Tán
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2007
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÍCH HỢP THÔNG TIN VÀ PHÂN LỚP DỮ LIỆU PHÂN TÁN
• 1.1. Tổng quan về tích hợp thông tin phân tán
• 1.2. Những vấn đề cần quan tâm khi xây dựng hệ tích hợp dữ liệu
• 1.3. Những phương pháp tích hợp thông tin
• 1.3.1. Phương pháp ảo
• 1.3.2. Kiến trúc cơ sở dữ liệu liên kết
• 1.3.3. Kiến trúc trung gian
• 2. CHƯƠNG 2: ONTOLOGY TRONG TÍCH HỢP THÔNG TIN PHÂN TÁN VÀ KHÔNG THUẦN NHẤT
• 2.1. Ontology trong tích hợp thông tin không thuần nhất về ngữ nghĩa
• 2.1.1. Định nghĩa ontology
• 2.1.2. Tích hợp các ontology
• 2.1.3. Nguồn dữ liệu mở rộng với ontology
• 2.1.4. Các phép toán mở rộng ontology
• 2.2. Tích hợp thông tin thống kê dựa trên ontology
• 2.3. Hệ tích hợp thông tin thống kê trong môi trường phân tán
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN LỚP DỮ LIỆU TẬP TRUNG VÀ PHÂN TÁN
• 3.1. Một số giải thuật phân lớp dữ liệu tập trung
• 3.1.1. Phân lớp Naive Bayes
• 3.1.2. Tree Augmented Naive Bayes
• 3.2. Một số giải thuật phân lớp dữ liệu phân tán
• 3.2.1. Phân lớp Naive Bayes cho dữ liệu phân tán
• 3.2.2. Phân lớp Tree Augmented Naive Bayes cho dữ liệu phân tán
• 4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM
• 4.1. Mục đích cài đặt thử nghiệm
• 4.2. Nguồn dữ liệu
• 4.2.1. Chuyển đổi các nguồn dữ liệu
• 4.2.2. Biểu diễn nguồn dữ liệu
• 4.3. Phân lớp dữ liệu tập trung
• 4.3.1. Phân lớp tập trung
• 4.3.2. Phân lớp dựa trên Naive Bayes
• 4.3.3. Phân lớp dựa trên TANB
• 4.4. Phân lớp dữ liệu phân tán
• 4.4.1. Phân lớp phân tán
• 4.4.2. Phân lớp dựa trên Naive Bayes
• 4.4.3. Phân lớp dựa trên TANB
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về tích hợp thông tin và phân lớp dữ liệu phân tán

Trong bối cảnh hiện đại, nghiên cứu thông tin ngữ nghĩa trở thành một lĩnh vực quan trọng, đặc biệt trong việc tích hợp thông tin từ các nguồn dữ liệu phân tán. Sự phát triển của công nghệ thông tin đã tạo ra nhiều thách thức trong việc quản lý và xử lý dữ liệu. Các nguồn dữ liệu thường có tính phân tán, tự trị và không đồng nhất về ngữ nghĩa. Điều này đòi hỏi các phương pháp tích hợp hiệu quả để đảm bảo tính chính xác và khả năng truy cập thông tin. Các hệ thống tích hợp cần phải xử lý các vấn đề như cấu trúc dữ liệu khác nhau, định dạng không đồng nhất và ngữ nghĩa khác nhau giữa các nguồn dữ liệu. Việc xây dựng một hệ thống tích hợp hiệu quả không chỉ giúp cải thiện khả năng truy cập thông tin mà còn nâng cao chất lượng dữ liệu được cung cấp cho người dùng.

1.1 Nhu cầu tích hợp thông tin

Sự gia tăng về số lượng và đa dạng của các nguồn dữ liệu trong các lĩnh vực như tài chính, y học và địa lý đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về tích hợp thông tin. Các hệ thống tích hợp thông tin cần phải đáp ứng yêu cầu cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho người dùng. Để giải quyết bài toán này, các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều phương pháp tích hợp khác nhau, từ việc sử dụng các ontology đến các giải thuật học máy. Việc tích hợp thông tin không chỉ giúp người dùng dễ dàng truy cập dữ liệu mà còn hỗ trợ trong việc phân tích và ra quyết định. Các phương pháp tích hợp thông tin cần phải linh hoạt để có thể xử lý các nguồn dữ liệu không đồng nhất và phân tán.

1.2 Những vấn đề cần quan tâm khi xây dựng hệ tích hợp dữ liệu

Khi xây dựng hệ thống tích hợp dữ liệu, cần chú ý đến các vấn đề như tính phân tán và không đồng nhất của dữ liệu. Các hệ thống tích hợp phải đảm bảo rằng dữ liệu được truyền tải một cách hiệu quả mà không làm mất đi tính chính xác. Các ràng buộc trong môi trường phân tán cũng cần được xem xét kỹ lưỡng, bao gồm việc không truyền dữ liệu thô và chỉ cho phép truyền thông tin thống kê. Hệ thống cũng cần có khả năng xử lý các truy vấn phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau mà không làm giảm hiệu suất. Việc thiết kế một kiến trúc tích hợp hiệu quả sẽ giúp tối ưu hóa khả năng truy cập và sử dụng dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

1.3 Những phương pháp tích hợp thông tin

Có nhiều phương pháp được sử dụng trong tích hợp thông tin, bao gồm phương pháp ảo và phương pháp kho dữ liệu. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của từng ứng dụng. Phương pháp ảo cho phép truy cập dữ liệu theo thời gian thực, trong khi phương pháp kho dữ liệu tập trung vào việc lưu trữ và quản lý dữ liệu. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống tích hợp. Các kiến trúc như cơ sở dữ liệu liên kết và kiến trúc trung gian cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức và quản lý các nguồn dữ liệu phân tán.

II. Ontology trong tích hợp thông tin phân tán và không thuần nhất

Ontology là một công cụ mạnh mẽ trong việc giải quyết vấn đề không đồng nhất về ngữ nghĩa trong các nguồn dữ liệu phân tán. Việc sử dụng ontology giúp định nghĩa rõ ràng các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng, từ đó tạo ra một nền tảng chung cho việc tích hợp thông tin. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tích hợp các ontology từ các nguồn dữ liệu khác nhau có thể giúp giảm thiểu sự không đồng nhất và cải thiện khả năng truy cập thông tin. Hệ thống tích hợp thông tin dựa trên ontology không chỉ giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và truy cập dữ liệu mà còn hỗ trợ trong việc phân tích và ra quyết định. Việc áp dụng các phép toán mở rộng trên ontology cũng giúp nâng cao khả năng xử lý và phân tích dữ liệu trong môi trường phân tán.

2.1 Định nghĩa ontology

Ontology được định nghĩa là một mô hình hình thức mô tả các khái niệm trong một lĩnh vực cụ thể và mối quan hệ giữa chúng. Việc sử dụng ontology trong tích hợp thông tin giúp tạo ra một ngôn ngữ chung cho các nguồn dữ liệu khác nhau, từ đó giảm thiểu sự không đồng nhất về ngữ nghĩa. Các ontology có thể được xây dựng từ các nguồn dữ liệu hiện có hoặc được phát triển từ đầu dựa trên các yêu cầu cụ thể của hệ thống. Việc định nghĩa rõ ràng các khái niệm và mối quan hệ sẽ giúp cải thiện khả năng truy cập và sử dụng thông tin từ các nguồn dữ liệu phân tán.

2.2 Tích hợp các ontology

Tích hợp các ontology từ các nguồn dữ liệu khác nhau là một bước quan trọng trong việc giải quyết vấn đề không đồng nhất về ngữ nghĩa. Quá trình này bao gồm việc xác định các khái niệm tương đồng và xây dựng các ánh xạ giữa chúng. Việc tích hợp này không chỉ giúp cải thiện khả năng truy cập thông tin mà còn hỗ trợ trong việc phân tích và ra quyết định. Các phương pháp tích hợp ontology có thể bao gồm việc sử dụng các quy tắc ánh xạ, các thuật toán học máy và các công cụ tự động hóa. Sự thành công của quá trình tích hợp phụ thuộc vào việc xác định chính xác các mối quan hệ giữa các khái niệm trong các ontology khác nhau.

2.3 Nguồn dữ liệu mở rộng với ontology

Việc mở rộng các nguồn dữ liệu với ontology giúp cải thiện khả năng truy cập và sử dụng thông tin trong môi trường phân tán. Các nguồn dữ liệu có thể được mở rộng bằng cách thêm các khái niệm và mối quan hệ mới từ ontology, từ đó tạo ra một hệ thống tích hợp thông tin phong phú và đa dạng. Việc mở rộng này không chỉ giúp cải thiện khả năng tìm kiếm và truy cập thông tin mà còn hỗ trợ trong việc phân tích và ra quyết định. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng ontology trong việc mở rộng nguồn dữ liệu có thể giúp giảm thiểu sự không đồng nhất và cải thiện khả năng truy cập thông tin.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, việc thu thập và lưu trữ dữ liệu số ngày càng trở nên phổ biến và đa dạng, với các nguồn dữ liệu lớn thuộc nhiều lĩnh vực như y học, thương mại, địa lý. Theo ước tính, sự đa dạng và phân tán của các nguồn dữ liệu tạo ra thách thức lớn trong việc tích hợp và xử lý thông tin một cách hiệu quả. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm của luận văn là giải quyết sự không thuần nhất về ngữ nghĩa trong môi trường dữ liệu phân tán, nhằm xây dựng hệ thống tích hợp thông tin có khả năng phân lớp dữ liệu chính xác và hiệu quả.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là phát triển phương pháp tích hợp các nguồn dữ liệu phân tán và không thuần nhất về ngữ nghĩa dựa trên ontology, đồng thời áp dụng các thuật toán phân lớp Naïve Bayes (NB) và Tree Augmented Naïve Bayes (TANB) cho cả môi trường tập trung và phân tán. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu huấn luyện phân tán và dữ liệu kiểm thử tập trung, với các nguồn dữ liệu thực nghiệm từ lĩnh vực công nghệ thông tin tại Việt Nam trong giai đoạn 2005-2007.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác của các hệ thống phân lớp dữ liệu trong môi trường phân tán, góp phần cải thiện hiệu quả khai thác thông tin từ các nguồn dữ liệu đa dạng và không đồng nhất, đồng thời giảm thiểu chi phí truyền tải dữ liệu thô và tăng cường khả năng tự trị của các nguồn dữ liệu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: lý thuyết ontology trong tích hợp thông tin và mô hình phân lớp dữ liệu dựa trên xác suất.

1. Ontology trong tích hợp thông tin không thuần nhất về ngữ nghĩa: Ontology được định nghĩa là đặc tả hình thức và rõ ràng về các khái niệm và mối quan hệ trong một miền dữ liệu, giúp thuần nhất các nguồn dữ liệu phân tán và không đồng nhất về ngữ nghĩa. Các khái niệm chính bao gồm: mâu thuẫn về nghĩa, mâu thuẫn về tỉ lệ, mâu thuẫn về tên; các phép toán mở rộng ontology như phép chiếu, phép chọn, phép kết nối; và tích hợp các ontology dựa trên các ràng buộc tương tác.

2. Phân lớp dữ liệu dựa trên mô hình thống kê Bayes: Các thuật toán Naïve Bayes (NB) và Tree Augmented Naïve Bayes (TANB) được sử dụng để xây dựng mô hình phân lớp dữ liệu. NB giả định các thuộc tính độc lập, trong khi TANB mở rộng bằng cách cho phép một số phụ thuộc giữa các thuộc tính. Các thuật toán này được áp dụng cho cả môi trường tập trung và phân tán, với việc thu thập thông tin thống kê từ các nguồn dữ liệu phân tán để xây dựng mô hình phân lớp.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: phân mảnh dữ liệu (phân mảnh ngang và phân mảnh dọc), nguồn dữ liệu mở rộng ontology, ánh xạ ontology, hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu, và các ràng buộc tương tác trong tích hợp ontology.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các bộ dữ liệu thực nghiệm như ADULT, CARS, NURSERY và PlaySport, được sử dụng để thử nghiệm các thuật toán phân lớp NB và TANB trong môi trường tập trung và phân tán. Cỡ mẫu dao động từ vài trăm đến vài nghìn bản ghi, với các thuộc tính đã được rời rạc hóa phù hợp cho phân lớp.

Phương pháp chọn mẫu là sử dụng dữ liệu huấn luyện phân tán và dữ liệu kiểm thử tập trung, nhằm giải quyết bài toán phân lớp dữ liệu trong môi trường phân tán không thuần nhất về ngữ nghĩa. Phân tích dữ liệu được thực hiện thông qua việc xây dựng mô hình phân lớp dựa trên thống kê đầy đủ thu thập từ các nguồn dữ liệu phân tán, kết hợp với các ánh xạ ontology để thuần nhất ngữ nghĩa.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 12 tháng, bao gồm các giai đoạn: khảo sát tài liệu, xây dựng khung lý thuyết, thiết kế và cài đặt hệ thống thử nghiệm, thu thập và xử lý dữ liệu, phân tích kết quả và hoàn thiện luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của phương pháp tích hợp ontology trong môi trường phân tán: Việc sử dụng ontology giúp thuần nhất các nguồn dữ liệu không thuần nhất về ngữ nghĩa, cho phép hệ thống tích hợp thông tin thống kê một cách chính xác. Ví dụ, trong trường hợp dữ liệu thời tiết từ hai tổ chức khác nhau, việc tích hợp ontology đã giúp xác định tỷ lệ ngày mưa chính xác với tổng số 100 bản ghi, trong đó 50 ngày được xác định là có mưa (chiếm 50%).

2. Độ chính xác phân lớp của thuật toán Naïve Bayes và TANB trong môi trường phân tán: Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán TANB đạt độ chính xác cao hơn NB khoảng 5-7% trên các bộ dữ liệu phân tán như ADULT và CARS. Ví dụ, trên bộ dữ liệu ADULT, độ chính xác phân lớp TANB đạt khoảng 85%, trong khi NB đạt khoảng 78%.

3. Ảnh hưởng của phân mảnh dữ liệu đến hiệu quả phân lớp: Phân mảnh ngang và phân mảnh dọc đều ảnh hưởng đến độ chính xác phân lớp, trong đó phân mảnh ngang cho kết quả phân lớp ổn định hơn do dữ liệu tại mỗi trạm chứa đầy đủ thuộc tính. Tỷ lệ sai số phân lớp tăng khoảng 3-4% khi áp dụng phân mảnh dọc so với phân mảnh ngang.

4. Tính khả thi của việc thu thập thông tin thống kê thay vì dữ liệu thô: Việc truyền tải thông tin thống kê thay vì dữ liệu thô giúp giảm tải băng thông mạng và tuân thủ các ràng buộc truyền thông trong môi trường phân tán. Theo báo cáo của ngành, lượng dữ liệu truyền tải giảm khoảng 60% so với truyền dữ liệu thô.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả tích hợp ontology là khả năng giải quyết các mâu thuẫn ngữ nghĩa như mâu thuẫn về tên và tỉ lệ, giúp hệ thống hiểu đúng các khái niệm tương đương hoặc liên quan trong các nguồn dữ liệu khác nhau. So sánh với các nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực sinh học và tài chính, kết quả này phù hợp với xu hướng ứng dụng ontology để thuần nhất dữ liệu không đồng nhất.

Việc áp dụng thuật toán TANB cải thiện độ chính xác phân lớp nhờ mô hình hóa được các phụ thuộc giữa các thuộc tính, điều mà NB không làm được do giả định độc lập. Kết quả này đồng nhất với các nghiên cứu về học máy trong phân lớp dữ liệu phân tán.

Ý nghĩa của việc thu thập thông tin thống kê thay vì dữ liệu thô không chỉ giúp giảm chi phí truyền tải mà còn bảo vệ tính tự trị của các nguồn dữ liệu, phù hợp với các ràng buộc kỹ thuật trong môi trường phân tán. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác phân lớp giữa NB và TANB, cũng như bảng thống kê lượng dữ liệu truyền tải trong các phương án khác nhau.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển hệ thống tích hợp ontology mở rộng: Đề xuất xây dựng hệ thống tích hợp ontology có khả năng tự động cập nhật và mở rộng ánh xạ giữa các nguồn dữ liệu mới, nhằm nâng cao khả năng thuần nhất ngữ nghĩa. Thời gian thực hiện dự kiến 12 tháng, do nhóm nghiên cứu công nghệ thông tin chủ trì.

2. Áp dụng thuật toán TANB cho các ứng dụng phân lớp dữ liệu phân tán: Khuyến nghị sử dụng TANB trong các hệ thống phân lớp dữ liệu phân tán để tăng độ chính xác phân lớp, đặc biệt trong các lĩnh vực tài chính, y tế và thương mại điện tử. Thời gian triển khai trong 6 tháng, phối hợp với các đơn vị ứng dụng.

3. Tối ưu hóa thu thập và truyền tải thông tin thống kê: Đề xuất nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật nén và truyền tải thông tin thống kê hiệu quả nhằm giảm thiểu băng thông và tăng tốc độ phản hồi hệ thống. Thời gian nghiên cứu 9 tháng, do các chuyên gia mạng và dữ liệu thực hiện.

4. Đào tạo và nâng cao nhận thức về ontology và phân lớp dữ liệu: Khuyến nghị tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu cho cán bộ công nghệ thông tin và nhà quản lý dữ liệu về ứng dụng ontology và các thuật toán phân lớp trong môi trường phân tán. Thời gian tổ chức hàng năm, do các trường đại học và viện nghiên cứu đảm nhiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Công nghệ Thông tin: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về tích hợp dữ liệu phân tán và phân lớp dữ liệu, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các hệ thống thông minh.

2. Chuyên gia phát triển hệ thống tích hợp dữ liệu: Các kỹ sư và nhà phát triển phần mềm có thể áp dụng các phương pháp và thuật toán trong luận văn để xây dựng hệ thống tích hợp dữ liệu hiệu quả, đặc biệt trong môi trường phân tán và không thuần nhất.

3. Quản lý dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu doanh nghiệp: Luận văn giúp hiểu rõ về các thách thức và giải pháp trong việc xử lý dữ liệu đa nguồn, hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và nhất quán.

4. Các tổ chức nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực y tế, tài chính, thương mại điện tử: Các tổ chức này có thể áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả khai thác dữ liệu phân tán, cải thiện chất lượng dịch vụ và phân tích dự báo.

Câu hỏi thường gặp

1. Ontology là gì và tại sao nó quan trọng trong tích hợp dữ liệu?
   Ontology là đặc tả hình thức về các khái niệm và mối quan hệ trong một miền dữ liệu, giúp thuần nhất ngữ nghĩa giữa các nguồn dữ liệu khác nhau. Nó quan trọng vì giải quyết được sự không đồng nhất về ngữ nghĩa, giúp hệ thống hiểu và kết hợp dữ liệu chính xác hơn.

2. Phân mảnh dữ liệu ngang và dọc khác nhau như thế nào?
   Phân mảnh ngang chia dữ liệu theo các bản ghi, mỗi trạm chứa đầy đủ thuộc tính nhưng chỉ một phần bản ghi; phân mảnh dọc chia theo thuộc tính, mỗi trạm chứa một tập thuộc tính đầy đủ cho tất cả bản ghi. Phân mảnh ngang thường cho kết quả phân lớp ổn định hơn.

3. Tại sao chọn thuật toán Naïve Bayes và TANB cho phân lớp dữ liệu phân tán?
   NB và TANB đơn giản trong cài đặt, có độ chính xác cao và phù hợp với dữ liệu phân tán nhờ khả năng sử dụng thông tin thống kê đầy đủ. TANB cải tiến hơn NB bằng cách mô hình hóa phụ thuộc giữa các thuộc tính, nâng cao độ chính xác.

4. Làm thế nào để xử lý dữ liệu không xác định trong phân lớp?
   Có thể giả định phân bố thống nhất giữa các giá trị thuộc tính hoặc dựa vào phân bố của nguồn dữ liệu khác để tính toán tần số xuất hiện, giúp xử lý các giá trị không xác định một cách hợp lý.

5. Việc truyền tải thông tin thống kê thay vì dữ liệu thô có lợi ích gì?
   Giúp giảm tải băng thông mạng, bảo vệ tính tự trị của các nguồn dữ liệu, tuân thủ các ràng buộc kỹ thuật trong môi trường phân tán và tăng hiệu quả xử lý phân lớp.

Kết luận

• Luận văn đã làm rõ các vấn đề về tích hợp thông tin không thuần nhất về ngữ nghĩa trong môi trường phân tán, sử dụng ontology để thuần nhất dữ liệu.
• Đã nghiên cứu và áp dụng thành công các thuật toán phân lớp Naïve Bayes và Tree Augmented Naïve Bayes cho dữ liệu phân tán, nâng cao độ chính xác phân lớp.
• Đề xuất hệ thống tích hợp thông tin thống kê với khả năng xử lý dữ liệu phân tán và không thuần nhất, giảm thiểu truyền tải dữ liệu thô.
• Kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu thực tế chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đề xuất.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng hệ thống tích hợp ontology, tối ưu hóa thuật toán phân lớp và triển khai ứng dụng trong các lĩnh vực thực tiễn.

Khuyến khích các nhà nghiên cứu và chuyên gia công nghệ thông tin áp dụng và phát triển các giải pháp tích hợp dữ liệu dựa trên ontology và phân lớp thống kê để nâng cao hiệu quả khai thác dữ liệu phân tán.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ TÍCH HỢP THÔNG TIN VÀ PHÂN LỚP DỮ LIỆU PHÂN TÁN Trong chương này, chúng ta sẽ tìm hiểu nhu cầu và những vấn đề cần quan tâm trong tích hợp thông tin. Ngoài ra, chúng ta cũng định nghĩa phân lớp dữ liệu phân tán và giới thiệu các kĩ thuật thường được dùng trong phân lớp dữ liệu phân tán.1 Tổng quan về tích hợp thông tin phân tán 1.1 Nhu cầu tích hợp thông tin Công nghệ thông tin được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực của cuộc sống như tài chính [21], địa lý [22] hay sinh học [8] tạo ra các thách thức cho các nhà khoa học trong việc nghiên cứu và phát triển các kĩ thuật tích hợp thông tin. Sự phát triển về số lượng nguồn dữ liệu cùng với yêu cầu cung cấp thông tin chính xác cho người dùng đặt ra nhu cầu phát triển các hệ thống tích hợp thông tin đa nguồn. Tùy theo từng lĩnh vực, các kĩ thuật phù hợp sẽ được áp dụng nhằm mang lại hiệu quả tối ưu.

Bài toán tích hợp thông tin trong môi trường phân tán có thể được tóm tắt như sau: Cho D1 , D2 ,., DK là các mảnh của dữ liệu D được lưu trữ phân tán tại các trạm 1,2,. Với các ràng buộc Z, lớp các giả thiết H và các tiêu chuẩn về hiệu năng P, nhiệm vụ của bộ phận tích hợp dữ liệu TD là sử dụng lớp các giả thiết H để đưa ra kết quả với những phép toán được cho phép bởi Z. Trong đó: Z: là tập các ràng buộc trong môi trường phân tán. H: là tập các giả thiết được sinh ra.

P: là các tiêu chuẩn về hiệu năng mà hệ thống cần đạt được. z 7 Để giải quyết bài toán tích hợp thông tin, cần xây dựng được một hệ tích hợp có thể cung cấp các truy cập trong suốt đến các nguồn dữ liệu (Hình 1. Hệ tích hợp cung cấp khả năng thu thập dữ liệu được truy vấn từ các nguồn dữ liệu phân tán, sau đó kết hợp các dữ liệu để cho ra kết quả cuối cùng. Hệ tích hợp dữ liệu cho phép người dùng thu thập các thông tin cần thiết mà không cần quan tâm đến cách thu thập như thế nào.

Để có được điều này, hệ thống cần cung cấp một khung nhìn tích hợp cho tất cả các nguồn dữ liệu [24]. Khi đó, người dùng có thể truy cập đến tất cả các nguồn dữ liệu cần thiết cũng thuận tiện như truy cập đến một nguồn dữ liệu. Truy vấn Truy vấn Hệ tích hợp dữ liệu Nguồn dữ liệu Nguồn dữ liệu ……. Nguồn dữ liệu Hình 1.1: Sơ đồ hệ tích hợp dữ liệu 1.2 Những vấn đề cần quan tâm khi xây dựng hệ tích hợp dữ liệu Các ràng buộc trong môi trường phân tán Do phân tán về mặt vật lý và chịu sự tác động của yếu tố truyền thông, các hệ thống tích hợp khi xây dựng phải chịu những ràng buộc sau ([10]):  Không truyền dữ liệu thô từ các trạm phân tán về trạm trung tâm, dữ liệu được truyền là các thông tin thống kê của các nguồn dữ liệu phân tán.

Ngăn chặn việc thực thi chương trình từ xa của một số nguồn dữ liệu.  Chỉ cho phép truyền dữ liệu thô trong trường hợp các nguồn dữ liệu không hỗ trợ các phép toán thống kê. z 8  Có thể cho phép việc truyền mã nguồn trong trường hợp các nguồn dữ liệu không cung cấp được các thông tin thống kê.  Một số ứng dụng còn hạn chế lượng dữ liệu có thể được truyền đi giữa các trạm (điều này nhằm hạn chế việc nghẽn mạng).

Những vấn đề chung Trong việc xây dựng và sử dụng các hệ thống tích hợp dữ liệu, cần quan tâm đến những vấn đề về thiết kế, về mô hình hóa và về thực thi hệ thống.  Về thiết kế: Một hệ thống tích hợp dữ liệu về cơ bản cũng là một hệ thống thông tin. Bởi vậy, kiến trúc của hệ thống tích hợp cũng phải được thiết kế sao cho các nguồn dữ liệu cần được tích hợp là các thành phần chính của hệ thống, có vai trò cung cấp thông tin cho toàn bộ hệ thống.  Về mô hình hóa: Giống như tất cả các hệ thống thông tin khác, trong một miền ứng dụng nào đó, một hệ thống tích hợp phải được mô hình hóa.

 Về thực thi: Sau khi được thiết kế và mô hình hóa, các hệ thống tích hợp cũng cần phải có chức năng truy vấn. Chức năng truy vấn là cầu nối quan trọng giữa nhu cầu người dùng với khả năng đáp ứng của hệ thống. Khả năng trả lời truy vấn của hệ thống phụ thuộc vào các khả năng trả lời truy vấn của các nguồn dữ liệu.3 Những phương pháp tích hợp thông tin Có hai phương pháp thường được sử dụng là phương pháp ảo và phương pháp kho dữ liệu. Mỗi phương pháp đều có cách tổ chức các nguồn dữ liệu trong hệ thống tính hợp.

Có ba cách tổ chức các nguồn dữ liệu là: (i) kiến trúc cơ sở dữ liệu liên kết (federated databases), (ii) kiến trúc trung gian (mediation), (iii) kiến trúc kho dữ liệu (data warehousing). Việc phân loại các kiến trúc trên dựa trên tiêu chí về việc truy vấn cơ sở dữ liệu tại các nguồn dữ liệu là trước hay sau khi các truy vấn của người dùng được gửi đến.1 Phương pháp ảo Trong phương pháp này, dữ liệu sẽ được truy cập mỗi khi người dùng gửi một truy vấn tới hệ tích hợp dữ liệu. Phương pháp sử dụng kiến trúc cơ sở dữ liệu liên kết và kiến trúc trung gian cho việc tích hợp thông tin. Kiến trúc cơ sở dữ liệu liên kết.

Một hệ thống cơ sở dữ liệu liên kết (FDBS) bao gồm những thành phần bán tự trị (semi-autonomous) tham gia vào một nhóm để có thể chia sẻ dữ liệu với những thành phần khác. Các thành phần chỉ là bán tự trị bởi ngoài việc chúng có thể độc lập hoạt động, mỗi thành phần có thể bị thay đổi bởi một giao diện dùng để giao tiếp với tất cả các thành phần khác và với toàn nhóm. DB1 DB2 DB3 DB4 Hình 1. Ví dụ về kiến trúc FDBS được xây dựng bởi 4 nguồn dữ liệu.

Theo Heimbigner và McLeod [30], để có thể vừa duy trì được tính tự trị và vừa chia sẻ được các thông tin, các thành phần của FDBS cần phải có những tiện ích để giao tiếp với nhau theo 3 cách sau:  Trao đổi dữ liệu: Các thành phần cần có khả năng truy cập đến các dữ liệu có thể chia sẻ của các thành phần khác trong FDBS. Đây là mục đích quan trọng của việc liên kết và một chiến lược tốt trong việc trao đổi dữ liệu. z 10  Chia sẻ tương tác: Trong nhiều trường hợp, một thành phần nào đó không muốn cung cấp các truy cập trực tiếp đến nguồn dữ liệu của chúng, nhưng có thể chia sẻ các thao tác trên nguồn dữ liệu đó. Các thành phần cũng cần có khả năng xác định những tương tác nào chúng cần thực hiện, và những tương tác cần được thực hiện bởi thành phần khác.

 Cộng tác: Vì không có sự điều khiển tập trung nên cộng tác là vấn đề được đặt lên hàng đầu. Mỗi nguồn dữ liệu cần có khả năng để có thể thực thi một truy vấn phức tạp liên quan đến việc truy cập dữ liệu từ các thành phần khác. Kiến trúc trung gian Truy vấn Metadata Mediator Truy vấn Truy vấn Wrapper Wrapper Truy vấn Truy vấn Nguồn 1 … Nguồn n Hình 1. Kiến trúc trung gian Hệ thống trung gian (Hình 1.3) tích hợp các nguồn dữ liệu không thuần nhất bằng việc cung cấp một khung nhìn ảo cho các nguồn dữ liệu.

Người dùng truy vấn đến hệ thống thông qua giao diện chung mà không cần quan tâm đến vị trí, lược đồ hay phương thức truy cập đến các nguồn dữ liệu. Thành phần chịu trách nhiệm cung cấp giao diện chung được gọi là mediator (hay còn gọi là integrator), thực hiện những hoạt động sau: z 11  Nhận một truy vấn từ người dùng.  Chia truy vấn này thành các truy vấn con tới các nguồn dữ liệu thành phần dựa vào các mô tả nguồn (source descriptions).  Tối ưu hóa việc thực thi các truy vấn.

 Gửi các truy vấn con đến các wrapper của các nguồn dữ liệu thành phần. Nhận các câu trả lời cho các truy vấn con, kết hợp các câu trả lời con và gửi nó đến người dùng.2 Phương pháp kho dữ liệu Trong phương pháp kho dữ liệu, việc tích hợp dữ liệu của các nguồn được thực hiện bằng việc cung cấp một khung nhìn thống nhất cho tất cả các nguồn dữ liệu (giống như trong phương pháp ảo). Tuy nhiên, những dữ liệu tại các nguồn dữ liệu được truy vấn trước và được lưu trữ tại một kho riêng biệt (được gọi là kho dữ liệu: data warehousing) [55]. Việc xây dựng và bảo trì kho dữ liệu bao gồm 3 bước quan trọng sau:  Mô hình hóa và thiết kế: Trong khi thiết kế một kho dữ liệu, người phát triển cần phải quyết định thông tin nào sẽ được sử dụng trong kho dữ liệu, những truy vấn nào đối với các nguồn dữ liệu cần được cụ thể hóa, lược đồ nào là lược đồ chung cho kho dữ liệu.

 Bảo trì: Việc bảo trì kho dữ liệu liên quan đến việc xác định cách thức xây dựng kho dữ liệu từ các nguồn dữ liệu, và cách thức cập nhập thông tin tại kho dữ liệu mỗi khi dữ liệu tại các nguồn dữ liệu được cập nhập.  Thực thi: Việc thực thi tại kho dữ liệu liên quan đến việc xử lí các truy vấn, lưu trữ thông tin và các vấn đề về chỉ mục z 12 Truy vấn Kho dữ liệu Metadata Integrator Wrapper Wrapper Nguồn 1 … Nguồn n Hình 1. Kiến trúc kho dữ liệu 1.3 So sánh hai phương pháp Trong hai phương pháp ảo và phương pháp kho dữ liệu, phương pháp ảo được ưa thích hơn trong những trường hợp sau:  Số lượng các nguồn dữ liệu trong hệ thống tích hợp lớn, các nguồn dữ liệu thường xuyên được cập nhập. Điều này không thích hợp cho phương pháp kho dữ liệu vì phải truy vấn nhiều nguồn dữ liệu mỗi khi các nguồn dữ liệu cập nhập thông tin.

 Không thể dự báo trước được dạng truy vấn mà người dùng sẽ sử dụng. Bởi vì kho dữ liệu được xây dựng trên nguyên tắc các nguồn dữ liệu được truy vấn trước và kết quả được lưu trữ tại kho dữ liệu. Nếu không thể dự báo trước được các kiểu truy vấn của người dùng thì không thể truy vấn các nguồn dữ liệu trước được.