Luận án tiến sĩ kỹ thuật hệ tƣ vấn dựa trên phân tích hàm ý thống kê

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG PHAN QUỐC NGHĨA HỆ TƢ VẤN DỰA TRÊN PHÂN TÍCH HÀM Ý THỐNG KÊ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG PHAN QUỐC NGHĨA HỆ TƢ VẤN DỰA TRÊN PHÂN TÍCH HÀM Ý THỐNG KÊ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 62.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Cán bộ hƣớng dẫn: 1. Huỳnh Xuân Hiệp 2. Đặng Hoài Phƣơng Đà Nẵng - Năm 2018 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do tôi thực hiện, dưới sự hướng dẫn của PGS. Huỳnh Xuân Hiệp và TS.

Đặng Hoài Phương. Tôi cam đoan các kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là trung thực và không sao chép từ bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác. Một số kết quả nghiên cứu là thành quả tập thể và đã được các đồng tác giả đồng ý cho sử dụng trong luận án. Mọi trích dẫn trong luận án đều có ghi nguồn gốc xuất xứ rõ ràng và đầy đủ.

Tác giả Phan Quốc Nghĩa ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. ii DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT.vi DANH MỤC CÁC BẢNG.viii DANH MỤC CÁC HÌNH. Tính cấp thiết của luận án. Mục tiêu, phƣơng pháp, đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu của luận án.

Các đóng góp của luận án. Bố cục của luận án. Phân tích hàm ý thống kê. Khuynh hƣớng biến thiên hàm ý thống kê.

Mô hình tƣ vấn. Các khái niệm cơ bản. Mô hình tƣ vấn dựa trên lọc nội dung. Bài toán tƣ vấn lọc nội dung.

Các nhƣợc điểm của mô hình tƣ vấn dựa trên lọc nội dung. Mô hình tƣ vấn dựa trên lọc cộng tác. Bài toán tƣ vấn dựa trên lọc cộng tác. Lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ.

Lọc cộng tác dựa trên mô hình. Các nhƣợc điểm của mô hình tƣ vấn lọc cộng tác. Mô hình tƣ vấn dựa trên các đặc tính nhân khẩu học. Mô hình tƣ vấn dựa trên tri thức.

Mô hình tƣ vấn dựa trên luật kết hợp. Mô hình tƣ vấn dựa trên phân tích hàm ý thống kê. Mô hình tƣ vấn tích hợp. Đánh giá mô hình tƣ vấn.

Phƣơng pháp xây dựng dữ liệu đánh giá. Phƣơng pháp đánh giá mô hình tƣ vấn. Đánh giá dựa trên giá trị xếp hạng dự đoán. Đánh giá dựa trên kết quả tƣ vấn.

Ứng dụng của mô hình tƣ vấn. Hƣớng phát triển của mô hình tƣ vấn. Kết luận chƣơng 1. PHÂN LỚP ĐỘ ĐO HẤP DẪN KHÁCH QUAN THEO THAM SỐ HÀM Ý THỐNG KÊ.

Độ đo hấp dẫn khách quan. Phân lớp độ đo hấp dẫn khách quan. Phân lớp độ đo dựa trên khảo sát các thuộc tính. Phân lớp độ đo dựa trên khảo sát các hành vi.

Phân lớp độ đo hấp dẫn khách quan theo tham số hàm ý thống kê. Quy tắc xác định giá trị biến thiên của độ đo dựa trên đạo hàm riêng. Quy tắc phân lớp độ đo dựa trên thuộc tính biến thiên. Kết quả phân lớp các độ đo hấp dẫn khách quan bất đối xứng.

Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo n. Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo n. Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo n. Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo n.

So sánh và đánh giá kết quả phân lớp theo tham số hàm ý thống kê. Kết luận chƣơng 2. MÔ HÌNH TƢ VẤN DỰA TRÊN CHỈ SỐ HÀM Ý THỐNG KÊ. Luật kết hợp dựa trên thuộc tính quyết định.

Định nghĩa luật kết hợp dựa trên thuộc tính quyết định. Thuật toán sinh luật kết hợp dựa trên thuộc tính quyết định. Tham số hàm ý thống kê của luật kết hợp. Tham số hàm ý thống kê.

Tham số hàm ý thống kê dựa trên ma trận nhị phân. Chuyển tập dữ liệu giao dịch sang ma trận thƣa nhị phân. Chuyển tập luật kết hợp sang ma trận thƣa nhị phân.Xác định giá trị cho các tham hàm ý thống kê của từng luật kết hợp59 3. Tính giá trị chỉ số hàm ý thống kê và giá trị đạo hàm riêng dựa trên các tham số hàm ý thống kê.

Mô hình tƣ vấn dựa trên chỉ số hàm ý thống kê. Định nghĩa mô hình tƣ vấn dựa trên chỉ số hàm ý thống kê. Thuật toán tƣ vấn dựa trên chỉ số hàm ý thống kê. Dữ liệu thực nghiệm.

Đánh giá độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu chuẩn. Đánh giá độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu thực. Kết luận chƣơng 3. MÔ HÌNH TƢ VẤN LỌC CỘNG TÁC DỰA TRÊN CƢỜNG ĐỘ HÀM Ý THỐNG KÊ.

Luật kết hợp dựa trên cƣờng độ hàm ý thống kê. Định nghĩa luật kết hợp dựa trên cƣờng độ hàm ý thống kê. Thuật toán sinh luật kết hợp dựa trên cƣờng độ hàm ý thống kê. Mô hình tƣ vấn lọc cộng tác dựa trên cƣờng độ hàm ý thống kê.

Định nghĩa mô hình tƣ vấn dựa trên cƣờng độ hàm ý thống kê. Thuật toán tƣ vấn dựa trên cƣờng độ hàm ý thống kê. Đánh giá độ chính xác của mô hình. Dữ liệu thực nghiệm.

So sánh độ chính xác của mô hình trên dữ liệu xếp hạng dạng nhị phân và dữ liệu xếp hạng dạng số thực. Độ chính xác của mô hình so với các mô hình tƣ vấn lọc cộng tác khác82 4. Kết luận chƣơng 4. MÔ HÌNH TƢ VẤN LỌC CỘNG TÁC DỰA TRÊN TƢƠNG ĐỒNG HÀM Ý THỐNG KÊ.

Độ đo tƣơng đồng dựa trên cƣờng độ hàm ý thống kê. Độ đo tƣơng đồng hàm ý thống kê giữa hai ngƣời dùng. Thuật toán đo độ tƣơng đồng hàm ý thống kê giữa hai ngƣời dùng. Tính chất của độ đo tƣơng đồng hàm ý thống kê giữa hai ngƣời dùng.

Mô hình tƣ vấn lọc cộng tác dựa trên tƣơng đồng hàm ý thống kê. Định nghĩa mô hình tƣ vấn dựa trên tƣơng đồng hàm ý thống kê. Thuật toán tƣ vấn lọc cộng tác dựa trên tƣơng đồng hàm ý thống kê. Dữ liệu thực nghiệm.

Đánh giá mô hình trên dữ liệu xếp hạng dạng số thực. Đánh giá mô hình dựa trên kết quả xếp hạng. Đánh giá mô hình dựa trên kết quả tƣ vấn. Đánh giá mô hình trên dữ liệu xếp hạng dạng nhị phân.

Kết luận chƣơng 5.97 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN.98 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC vi DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT Thuật ngữ Tiếng Anh Viết tắt Phân tích hàm ý thống kê Statistical implicative analysis ASI Khuynh hƣớng biến thiên hàm ý Tendency of variation in statistical thống kê implications Độ đo hấp dẫn khách quan Objective interestingness measures Độ đo hấp dẫn chủ quan Subjective interestingness measures Độ đo chỉ số hàm ý thống kê Implication index Độ đo cƣờng độ hàm ý thống kê Implication intensity Độ đo tƣơng đồng Similarity measures Độ đo tƣơng đồng hàm ý thống Statistical implicative similarity kê measures Hệ tƣ vấn Recommender systems RS Mô hình tƣ vấn Recommender models RM Mô hình tƣ vấn dựa trên lọc nội Content-based recommender models CB dung Hồ sơ ngƣời dùng User profile Mô hình tƣ vấn dựa trên lọc Collaborative filtering recommender CF cộng tác models Mô hình tƣ vấn lọc cộng tác dựa User-based collaborative filtering UBCF trên ngƣời dùng recommender models Mô hình tƣ vấn lọc cộng tác dựa Item-based collaborative filtering IBCF trên sản phẩm recommender models Mô hình tƣ vấn dựa trên luật kết Recommender based on association AR hợp rule models Mô hình tƣ vấn dựa trên đặc tính Demographic recommender models DRM nhân khẩu học Knowledge-based recommender Mô hình tƣ vấn dựa trên tri thức KRM models vii Mô hình tƣ vấn dựa trên phân Recommender model based on ASICF tích hàm ý thống kê statistical implicative analysis Mô hình tƣ vấn tích hợp Hybrid recommender models HRM Mô hình tƣ vấn dựa trên tính Computational Intelligence-based CIRM toán thông minh recommender models Mô hình tƣ vấn dựa trên mạng Social network-based recommender SNRM xã hội models Mô hình tƣ vấn dựa trên ngữ Context awareness-based CARM cảnh recommender models Đánh giá dựa trên giá trị xếp Evaluation based on the ratings hạng Evaluation based on Đánh giá dựa trên kết quả tƣ vấn recommendation results viii DANH CÁC MỤC BẢNG Bảng 1. Ma trận hỗn độn. Kết quả khảo sát các độ đo dựa trên đạo hàm riêng 4 tham số. Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo n.

Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo 𝑛𝐴. Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo 𝑛𝐵. Kết quả phân lớp các độ đo dựa trên đạo hàm riêng theo 𝑛𝐴𝐵̅. Tập dữ liệu phân nhóm thí sinh.

Kết quả sinh tập phổ biến 1 phần tử. Kết quả sinh tập phổ biến 2 phần tử. Kết quả sinh tập phổ biến 3 phần tử. Kết quả sinh luật kết hợp dựa trên thuộc tính quyết định.

Kết quả chuyển từ dữ liệu giao dịch sang dạng ma trận nhị phân. Kết quả chuyển từ luật kết hợp sang dạng ma trận nhị phân. Kết quả chuyển vế trái của luật kết hợp sang dạng ma trận nhị phân. Kết quả chuyển vế phải của luật kết hợp sang dạng ma trận nhị phân.

Giá trị các tham số 𝑛, 𝑛𝐴, 𝑛𝐵, 𝑛𝐴𝐵̅ cho từng luật kết hợp. Giá trị chỉ số hàm ý thống kê và giá trị đạo hàm riêng theo các tham số hàm ý thống kê của từng luật kết hợp. Nội dụng chi tiết của tập dữ liệu Lenses. Mẫu dữ liệu tuyển sinh đã xử lý.

Tập luật kết hợp sinh ra trên tập dữ liệu Lenses. Kết quả xác định các tham số hàm ý thống kê 𝑛, 𝑛𝐴, 𝑛𝐵, 𝑛𝐴𝐵̅. Kết quả tính giá trị của độ đo chỉ số hàm ý thống kê và giá trị đạo hàm riêng theo các tham số hàm ý thống kê cho từng luật kết hợp. Kết quả tƣ vấn với các thuộc tính điều kiện {i1=1, i2=2, i3=2, i4=1}.

Kết quả sinh luật kết hợp cho mô hình trên tập dữ liệu DVT-Data. Kết quả xác định các tham số 𝑛, 𝑛𝐴, 𝑛𝐵, 𝑛𝐴𝐵̅ của 10 luật kết hợp đầu tiên của mô hình tƣ vấn. Danh sách 10 luật kết hợp có giá trị chỉ số hàm ý thống kê cao nhất. Kết quả tƣ vấn ngành học dựa trên chỉ số hàm ý thống kê.

Ma trận xếp hạng của ngƣời dùng cho các sản phẩm. Tập luật cho từng ngƣời dùng và các sản phẩm tƣ vấn. So sánh độ chính xác của các mô hình trên hai kịch bản dữ liệu. Ma trận xếp hạng của hai ngƣời dùng.

Danh sách luật kết hợp cho hai ngƣời dùng ,. Kết quả xác định các tham số và tính giá trị cƣờng độ hàm ý thống kê của từng luật kết hợp. So sánh các thông số lỗi của hai mô hình.93 x DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1. Mối quan hệ giữa các chƣơng của luận án.