ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Tên đề tài: Hệ tư vấn dựa trên phân tích hàm ý thống kế
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 62.48.01.01
Họ và tên NCS: Phan Quốc Nghĩa
Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Huỳnh Xuân Hiệp
2. TS. Đặng Hoài Phương
Cơ sở đào tạo: Đại học Đà Nẵng
NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Thứ nhất là đề xuất phương pháp phân lớp các độ đo hấp dẫn khách quan dựa trên tiếp cận bất đối xứng sử dụng các tham số hàm ý thống kê. Phương pháp này giúp biểu thị mối quan hệ biến thiên giữa của các độ đo hấp dẫn khách quan với các tham số hàm ý thống kê. Từ đó, người dùng có thể chọn được độ đo phù hợp cho ứng dụng cụ thể.
Thứ hai là đề xuất mô hình tư vấn dựa trên tiếp cận bất đối xứng sử dụng luật kết hợp và độ đo chỉ số hàm ý thống kê. Mô hình này giải quyết một lớp bài toán tư vấn khi các thuộc tính điều kiện và thuộc tính quyết định trên cùng một đối tượng dựa trên luật kết hợp, chỉ số hàm ý thống kê và khuynh hướng biến thiên hàm ý thống kê. Người dùng cung cấp giá trị của các thuộc tính điều kiện để mô hình đưa ra các gợi ý giúp người dùng chọn các giá trị cho các thuộc tính quyết định. Mô hình được thực nghiệm trên hai tập dữ liệu: tập dữ liệu chuẩn (Lenses) và tập dữ liệu tuyển sinh của Trường Đại học Trà Vinh. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đưa ra các luật tư vấn cho người dùng có thuộc tính quyết định chính xác so với dữ liệu thực tế.
Thứ ba là đề xuất mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên tiếp cận bất đối xứng sử dụng luật kết hợp và độ đo cường độ hàm ý thống kê. Mô hình này dựa trên tập luật kết hợp có độ ngạc nhiên cao (tập luật kết hợp được xây dựng dựa trên độ đo cường độ hàm ý thống kê) để đưa ra các kết quả tư vấn. Mô hình được thực nghiệm trên hai tập dữ liệu: tập dữ liệu xếp hạng dạng số thực (MovieLens) và tập dữ liệu xếp hạng dạng nhị phân (MSWeb). Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình tư vấn lọc cộng tác sử dụng luật kết hợp với độ đo cường độ hàm ý thống kê có độ chính xác cao trên tập dữ liệu xếp hạng dạng nhị phân.
Thứ tư là đề xuất độ đo tương đồng hàm ý thống kê dựa trên tiếp cận bất đối xứng để cải thiện độ chính xác của mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng. Độ đo này được xây dựng dựa trên luật kết hợp và độ đo cường độ hàm ý thống kê. Độ đo được ứng dụng cho mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng. Qua kết quả thực nghiệm trên hai tập dữ liệu: tập dữ liệu xếp hạng dạng số thực (MovieLens) và tập dữ liệu xếp hạng dạng nhị phân (MSWeb) cho thấy mô hình sử dụng độ đo tương đồng hàm ý thống kê có độ chính xác cao hơn so với mô hình sử dụng độ đo tương đồng Pearson, Jaccard.
Thứ năm là xây dựng được bộ công cụ thực nghiệm ARQAT (Association Rule Quality Analysis Tool) trên ngôn ngữ R. Bộ công cụ này gồm các chức năng: xử lý dữ liệu, sinh luật kết hợp, xác định các tham số hàm ý thống kê, tính giá trị hấp dẫn cho luật kết hợp dựa trên 4 tham số hàm ý thống kê, tính độ tương đồng của hai đối tượng dựa trên cường độ hàm ý thống kê, các chức năng xây dựng và đánh giá các mô hình tư vấn lọc cộng tác.
