Nghiên cứu giải pháp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu trên bản đồ trực tuyến

       Nghiên cứu giải pháp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu trên bản đồ trực tuyến

    Công nghệ thông tin là một ngành khoa học đang phát triển rất mạnh và được áp dụng trong rất nhiều ngành khoa học khác, giúp cho con người xử lý công việc một cách nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn. Ngày nay, xu thế ứng dụng bản đồ số qua bản đồ số giúp nâng cao hiệu quả làm việc mà lại tiết kiệm rất nhiều trong công tác lưu trữ và chia sẻ. Tuy nhiên, việc thể hiện các đối tượng không gian trên bản đồ với số lượng lớn là vấn đề khó, vẫn đang dần được khắc phục. Phương pháp chủ yếu được sử dụng hiện nay là khái quát hóa bản đồ thông qua các quy tắc nhất định. Luận văn này tập trung chủ yếu vào khái quát hóa dữ liệu dạng điểm nhằm nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu dạng điểm trên Web.   

      Phân cụm dữ liệu là quá trình nhóm các đối tượng tương tự nhau trong tập dữ liệu vào các cụm sao cho các đối tượng cùng cụm là tương tự nhau còn các đối tượng khác cụm thì không tương tự nhau. Phân cụm chính là nhiệm vụ chính trong khai phá dữ liệu và là một kỹ thuật phổ biến để phân tích số liệu thông tin, các hệ trợ giúp quyết định, các thuật toán nhận dạng mẫu và phân lớp mẫu,…và đặc biệt là khai phá dữ liệu. Ngày nay có rất nhiều các kỹ thuật phân cụm được sử dụng, nhưng không phải kỹ thuật phân cụm nào cũng có thể giải quyết tốt tất cả các vấn đề của quá trình phân cụm.

      Phân cụm là kỹ thuật được sử dụng rất hiệu quả và phổ biến trong khai phá dữ liệu và thông tin (Seo & Sheiderman, 2002), đồng thời nó được sử dụng để đơn giản hóa các cụm điểm (Lu và nnk, 2001). Cùng với sự phát triển của GIS, kỹ thuật này thể hiện nhiều điểm mạnh vượt trội, đáp ứng được các yêu cầu của khái quát hóa bản đồ số và đảm bảo được các đặc tính phân bố, cấu trúc của cụm dữ liệu. Tuy nhiên, phân cụm vẫn còn là khái niệm khá mới mẻ đối với các nhà bản đồ học và nhà nghiên cứu ở Việt Nam. Vì những lý do trên, học viên quyết định chọn đề tài “Nghiên cứu giải pháp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu trên bản đồ trực tuyến”.

 Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài

          + Đúc kết được những vấn đề lý thuyết căn bản của bản đồ trực tuyến hiện đại, những vấn đề về công nghệ liên quan và xây dựng quy trình công nghệ thành lập và phát hành bản đồ trên mạng.

         + Tìm hiểu về các thuật toán gộp điểm giúp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu dạng điểm trên Web.

            + Sản phẩm thử nghiệm phải đạt chất lượng của bản đồ là nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu địa lý dạng điểm.

Nghiên cứu giải pháp nâng cao tốc độ hiển thị dữ liệu trên bản đồ trực tuyến: Tải về

Slide bảo vệ: Tải về

Tóm tắt luận văn: Tải về

Nghiên cứu lập trình phản ứng với ngôn ngữ ELM

NGHIÊN CỨU LẬP TRÌNH PHẢN ỨNG VỚI NGÔN NGỮ ELM

                     Ngày nay Internet kết nối hàng tỷ người trên khắp thế giới và ứng dụng phổ biến như các mạng xã hội, công cụ tìm kiếm, các dịch vụ blog cánhân… được sử dụng bởi hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ người sử dụng trên máy tính. Điều này thể hiện một sự thay đổi cả về phạm vi và quy mô của những gì chúng ta mong đợi về máy tính có thể làm cho con người. Với lợi ích của các ứng dụng web hiện đại và các ứng dụng trên di động đều có tính tương tác cao với vô số các sự kiện liên quan đến tương tác của người dùng. Các ứng dụng ngày càng phát triển và phong phú cho phép tương tác cao với người sử dụng ở thời gian thực. Để làm được điều đó chúng ta cần phải nghiên cứu và thiết kế những ứng dụng phổ biến để thực hiện những kỹ thuật này.

                 Điều đầu tiên là khi chúng ta cung cấp cho một máy tính một nhiệm vụ chúng ta muốn nó phản ứng lại nhanh nhất có thể. Nói một cách khác các máy tính phải phản ứng với người sử dụng của nó và đáp ứng được các yêu cầu một cách chính xác. Ví dụ khi chúng ta gửi một email thông qua Gmail bạn muốn xác nhận rằng nó đã được gửi đi hoặc khi ta xóa một email thì nó sẽ biến mất khỏi danh sách hiển thị, tất cả những thao tác người sử dụng đều được hiển thị bởi các trình duyệt web. Hoặc khi chúng ta chơi một trò chơi thì các tương tác của chúng ta với các nhân vật trong trò chơi phải được phản ứng theo ý của chúng ta trong một thời gian nhất định để có thể đạt mục đích. Để có thể làm được những điều này thì lập trình phản ứng là một câu trả lời.

                    Lập trình phản ứng là sự kết hợp của hệ thống đồng thời và hệ thống hướng sự kiện và cho phép xử lý luồng dữ liệu không đồng bộ nhưng vẫn duy trì phong cách của những ngôn ngữ lập trình thông thường.

                   Lập trình phản ứng làm tăng mức độ trừu tượng mã giúp người lập trình tập trung vào các sự kiện có liên quan tới nhau giải quyết những logic phức tạp. Mã trong lập trình phản ứng thường ngắn gọn, rõ dàng và dễ duy trì hơn. Tư duy trong lập trình phản ứng thường thiên về việc truyển đổi từ các dữ liệu đầu vào tương tác với dữ liệu trong chương trình để hiện thị dữ liệu đầu ra.

Ở trên thế giới hiện nay lập trình phản ứng là một xu hướng mới nổi được dựa trên luồng chảy dữ liệu (dataflow) và giá trị của chúng sẽ được thay đổi một cách tự động nếu như có sự tác động từ môi trường bên ngoài vào. Với sự phổ biến của hướng sự kiện, khả năng mở rộng và các kiến ​​trúc tương tác trên cả máy chủ và máy trạm các khái niệm về "reactiveness" đang ngày càng được chú ý. Nó ứng dụng rất cao để viết các ứng dụng web hoặc các hệ thống liên quan tới cơ sở dữ liệu lớn và cũng là phương pháp tạo ra nhiều hệ thống đồng thời có tính hiệu quả cao.

Mục đích nghiên cứu

            Mục đích nghiên cứu trong luận văn nhằm tìm hiểu các đặc điểm của lập trình phản ứng, cụ thể ở đây là nghiên cứu về lập trình phản ứng trong ngôn ngữ Elm, một ngôn ngữ khá mới trên thế giới và đang trong quá trình phát triển. Từ đó nắm vững được các đặc điểm của lập trình phản ứng cũng như cách vận dụng chúng trong ngôn ngữ Elm để tạo ra các ứng dụng mang tích tương tác với người sử dụng có tính hiệu quả cao. Mục đích thứ 2 là hiểu rõ được các cú pháp cũng như phương thức hoạt động động của ngôn ngữ Elm từ đó áp dụng vào để xây dựng lên một chương trình cụ thể.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

            Đầu tiên ta sẽ nghiên cứu các đặc điểm và phương thức hoạt động của lập trình phản ứng xem chúng có điểm tương đồng gì với luồng dữ liệu. Tiếp theo tôi tập chung nghiên cứu sâu về ngôn ngữ Elm để làm nổi bật được các đặc điểm của lập trình phản ứng. Ngôn ngữ Elm là một ngôn ngữ mới được phát triển nó hoạt động dựa trên các thao tác với các giá trị đầu vào cái được gọi là tín hiệu (Signal). Tín hiệu là các giá trị dòng chảy thay đổi theo thời gian và nó được thiết lập và xử lý để thay đổi các giá trị luồng dữ liệu trong chương trình. Các thư viện trong Elm cũng khá là đơn giản và đầy đủ cho phép tối ưu hóa mã lập trình và tạo giao diện tương tác người dùng một cách dễ dàng. Elm là hoàn toàn hướng sự kiện và việc tính toán lại giá trị chỉ trừ khi một sự kiện xảy ra và nó hỗ trợ việc xử lý các luồng dữ liệu không đồng bộ. Cuối cùng tôi sẽ xây đựng một trò chơi bằng ngôn ngữ Elm để thể hiện rõ được đặc điểm của lập trình phản ứng trong đó.

Kết cấu của luận văn

                Luận văn của tôi trình bày ngoài phần mở đầu, mục lục, danh mục tài liệu tham khảo, kết quả đạt được thì nội dung của luận văn gồm 3 chương. Chương 1 sẽ nghiên cứu về lập trình phản ứng, nội dung trong chương sẽ nêu ra những đặc điểm về lập trình phản ứng, đặc điểm về luồng dữ liệu và xem chúng có những đặc điểm gì tương đồng hay không. Chương 2 tôi sẽ nghiên cứu đôi nét về lập trình hàm từ đó đi sâu về các cú pháp cơ bản của ngôn ngữ lập trình hàm Elm và cách tạo các giao diện đồ họa và tìm hiểu các tín hiệu đầu vào tương tác với chương trình. Sau đó tôi sẽ đi sâu vào cơ chế vận hành của ngôn ngữ Elm với các tín hiệu để thấy rõ được điểm mạnh của của lập trình hàm phản ứng. Cũng trong chương này ta nghiên cứu về trình gỡ lỗi và lập trình tương tác trong Elm. Chương 3 sẽ áp dụng ngôn ngữ Elm vào để xây dựng một trò chơi nhỏ thể hiện rõ các đặc điểm của lập trình hàm phản ứng. Qua ứng dụng trò chơi cũng như các nghiên cứu thì luận văn tôi sẽ đưa ra một số nhận xét, đánh giá, thảo luận về ưu nhược điểm của lập trình phản ứng trong chương này. Nhờ những đánh giá này mà các nhà nghiên cứu và người lập trình có thể tiếp tục phát triển ngôn ngữ Elm dùng nó làm công cụ để tạo ra các ứng dụng mang tính tương tác cao với người sử dụng.

NGHIÊN CỨU LẬP TRÌNH PHẢN ỨNG VỚI NGÔN NGỮ ELM: Tải về

Slide: Tải về

Tóm tắt: Tải về

Hệ thống hàng đợi và bài toán mô phỏng hoạt động kiểm soát xuất nhập cảnh của cửa khẩu sân bay quốc tế Nội Bài

Hệ thống hàng đợi và bài toán mô phỏng hoạt động kiểm soát xuất nhập cảnh của cửa khẩu sân bay quốc tế Nội Bài.

Lý thuyết hàng đợi giải quyết một trong những trải nghiệm không mấy dễ chịu của cuộc sống, đó là sự chờ đợi. Hiện nay, bài toán “Lý thuyết hàng đợi” hay “Lý thuyết phục vụ đám đông” được ứng dụng khá rộng rãi trong thực tế trên nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhau như bưu chính viễn thông, siêu thị, cây xăng, hàng không, đường sắt, y tế,...[9, tr.11]. Trong các hệ thống hàng đợi thường xuyên diễn ra hai quá trình: Quá trình phát sinh yêu cầu và quá trình phục vụ yêu cầu ấy. Song trong quá trình phục vụ của hệ thống, do nhiều nguyên nhân khác nhau, thường xảy ra các tình trạng sau: Quá trình phục vụ không đáp ứng được các yêu cầu đặt ra và do đó dẫn đến nhiều yêu cầu phải đợi để được phục vụ; ngược lại, có thể xảy ra tình trạng khả năng phục vụ của hệ thống vượt quá yêu cầu sử dụng dịch vụ, kết quả là hệ thống không được sử dụng hết phương tiện phục vụ. Yêu cầu đặt ra là phải đánh giá được hiệu quả hoạt động của hệ thống, tính toán hay dự báo được khả năng khả năng phát triển của hệ thống để có thể có những đầu tư một cách phù hợp để vừa nâng cao chất lượng dịch vụ, vừa tránh lãng phí do đầu tư không hợp lý [2, tr.1].

Để giải bài toán trên, chúng ta có thể tìm kiếm và giải quyết bằng các mô hình toán học, hoặc tìm ra các giải thuật và sử dụng các ngôn ngữ lập trình truyền thống (C++, Pascal, Java,…) để xây dựng chương trình và đưa ra các kết quả cần tìm. Tuy nhiên việc sử dụng các công thức toán học mà lý thuyết hàng đợi cung cấp để tính toán, cũng như  mô phỏng hệ thống bằng cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình truyền thống là khá phức tạp, khó khăn, vì khi lập trình chúng ta phải quản lý các sự kiện theo một mô hình nhiều sự kiện xảy ra đồng thời và chúng ta cũng phải xây dựng các hàm ngẫu nhiên sinh các sự kiện.

Chính vì vậy, đã xuất hiện các công cụ và ngôn ngữ mô phỏng chuyên dụng như GPSS (General Purpose Simulation System), Petri Nets, MatLab,…GPSS thuộc loại ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, một ngôn ngữ mô phỏng các hệ thống phức tạp rời rạc, được nhận định là hiệu quả nhất hiện nay. Các đối tượng của ngôn ngữ này được sử dụng tương tự như các thành phần chuẩn của một hệ thống hàng đợi như là các yêu cầu đầu vào, đầu ra, các thiết bị phục vụ, hàng đợi,… Với tập hợp đầy đủ các thành phần như vậy, GPSS cho phép xây dựng các mô phỏng phức tạp trong khi vẫn đảm bảo những thuật ngữ thông thường của hệ thống hàng đợi [1, tr.6].

Vấn đề nghiên cứu và ứng dụng ngôn ngữ mô phỏng GPSS rất phổ biến và phát triển trên thế giới. Tuy nhiên, tại Việt Nam vấn đề này còn khá mới và chưa được ứng dụng rộng rãi, nhất là ứng dụng trong lĩnh vực quản lý xuất nhập cảnh (XNC). Trên cơ sở các nghiên cứu đã có, luận văn đã tập trung vào các mục tiêu và các vấn đề cần giải quyết sau:

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

Luận văn tập trung nghiên cứu về các mô hình hàng đợi cũng như một số kiến thức cơ bản trong “ Lý thuyết hàng đợi”, tìm hiểu công cụ mô phỏng hàng đợi là GPSS World với mục tiêu chính là hiểu được các thành phần cơ bản của một hệ thống hàng đợi, một số mô hình hàng đợi cơ bản và phân phối xác suất quan trọng, nắm được công cụ mô phỏng hàng đợi GPSS World và ngôn ngữ mô phỏng GPSS, để từ đó vận dụng vào giải quyết các bài toán thực tế.

1.2. Phương pháp nghiên cứu

Trong luận văn này tôi đã lựa chọn và phối hợp nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau phù hợp với khả năng cũng như yêu cầu của đề tài, bao gồm các phương pháp nghiên cứu sau:

- Phương pháp phân tích, tổng hợp: nghiên cứu các tài liệu có liên quan tới vấn đề hệ thống hàng đợi và công cụ mô phỏng hệ thống hàng đợi, phân tích để rút ra các vấn đề cốt lõi, sau đó tổng hợp và xâu chuỗi lại để có cái nhìn tổng thể về vấn đề đang nghiên cứu.

- Phương pháp nghiên cứu thực tiễn: tìm hiểu thực trạng sử dụng công cụ mô phỏng hệ thống hàng đợi GPSS để giải quyết các bài toán thực tế hiện nay. Từ đó, đưa ra các đánh giá hiệu quả của việc sử dụng công cụ này trong mô phỏng hệ thống hàng đợi.

- Phương pháp thực nghiệm: thực nghiệm nhằm xác định tính khả thi, hiệu quả của công cụ mô phỏng, bằng cách cài đặt và chạy thực nghiệm công cụ mô phỏng trên bài toán kiểm soát XNC tại sân bay quốc tế Nội Bài.

1.3. Kết quả đạt được

Từ việc nghiên cứu “ Lý thuyết hàng đợi” và công cụ mô phỏng hệ thống hàng đợi GPSS World, luận văn đã tập trung làm rõ các thành phần cơ bản của một hệ thống hàng đợi, một số mô hình hàng đợi cơ bản, một quy luật phân phối ngẫu nhiên quan trọng; cơ sở lí thuyết, định nghĩa, cấu trúc của ngôn ngữ GPSS. Đồng thời vận dụng các kiến thức lý thuyết có được vào việc giải quyết bài toán kiểm soát XNC tại sân bay quốc tế Nội Bài thông qua công cụ mô phỏng GPSS World. Từ các kết quả thu được đưa ra những phân tích đánh giá và các khuyến nghị về xây dựng hệ thống kiểm soát XNC tại sân bay quốc tế Nội Bài để đạt được hiệu suất cao nhất và dự báo nhu cầu phát triển trong tương lai để tính toán đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng, bổ sung trang thiết bị và nhân lực đáp ứng yêu cầu công tác.

1.4. Cấu trúc luận văn

            Luận văn được trình bày trong năm chương, với nội dung chính của mỗi chương như sau:

Chương 1 - Mở đầu

Giới thiệu về mục tiêu, phạm vi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu, tóm lược các kết quả đạt được.

Chương 2 - Tổng quan về lý thuyết hàng đợi

Chương này đưa ra cơ sở lý thuyết về hệ thống hàng đợi, bao gồm: Các yếu tố của hệ thống phục vụ (dòng vào, dòng ra, hàng chờ, kênh phục vụ), luật Little, các quá trình Markov và trạng thái của hệ thống, nghiên cứu một số mô hình hàng đợi cơ bản và một số phân phối xác suất quan trọng.

 Chương 3 – Nghiên cứu công cụ mô phỏng hệ thống hàng đợi

Nêu các hướng tiếp cận mô phỏng: lập trình truyền thống và các công cụ mô phỏng có sẵn, trong đó tập trung vào công cụ GPSS World.

Chương 4 -  Ứng dụng công cụ mô phỏng vào mô phỏng hệ thống hàng đợi thực tế

Ứng dụng công cụ mô phỏng GPSS World vào bài toán thực tế: Bài toán mô phỏng hoạt động kiểm soát xuất nhập cảnh của cửa khẩu sân bay quốc tế Nội Bài. Từ bài toán cụ thể đó phân tích, tính toán, tiến hành mô phỏng và đánh giá kết quả thu được.

Chương 5 - Kết luận

Tóm lược kết quả chính của luận văn và nêu định hướng phát triển trong thời gian tới.

Hệ thống hàng đợi và bài toán mô phỏng hoạt động kiểm soát xuất nhập cảnh của cửa khẩu sân bay quốc tế Nội Bài. Tải về

Slide : Tải về

Tóm tắt : Tải về

Tư vấn website bằng máy tìm kiếm

MÁY TÌM KIẾM DỰA TRÊN KHAI PHÁ QUERY LOG

Trong thời đại bùng nổ thông tin, các lĩnh vực trong cuộc sống rất phong phú, số lượng chủng loại sản phẩm rất lớn. Để có hệ tư vấn dựa trên chuyên gia hay những bộ tiêu chuẩn cụ thể như vậy trên mọi lĩnh vực, mọi sản phầm là điều không thể.

Khi cần tìm thông tin về một sản phẩm nào đó, giải pháp được hầu hết người dùng sử dụng là đưa câu hỏi vào máy tìm kiếm thay vì tìm đến những website/forum chuyên ngành. Tuy nhiên, máy tìm kiếm không phải lúc nào cũng hiệu quả.

Ví dụ, một du khách lần đầu đến Hà Nội, muốn tìm khách sạn bằng query: “hanoi hotel”, sẽ nhận được từ Google gần hai triệu kết quả trả về. Hầu hết mọi khách sạn trong danh sách kết quả đều xa lạ và tự quảng cáo mình là tốt nhất, làm cho du khách bối rối trong biển thông tin. Không thể có thời gian để tìm hiểu lại về từng khách sạn (dù chỉ là trong 10-20 kết quả đầu); người khách cần lời khuyên cho trường hợp này.

 Những nhu cầu như vậy có thể bắt gặp rất nhiều trong cuộc sống hàng ngày, ngay cả khi người ta tìm kiếm những sản phầm đơn giản như một chiếc đầu DVD, một hãng sơn, một công ty taxi …, mà vì không có thông tin nên với họ mọi thương hiệu đều như nhau. Cần có một phương pháp có thể đưa ra gợi ý, tư vấn cho người dùng đủ tốt để áp dụng cho những chủ đề rất đa dạng của cuộc sống. Một giải pháp rất tốt và hiệu quả là gợi ý dựa trên chính kinh nghiệm của những người đã từng tìm về chủ đề này trước đó. Những thông tin được lưu lại trong log của máy tìm kiếm sẽ cho biết những người tìm về chủ đề đó thường hay truy cập vào website nào.

Những website này đã qua hai lần lọc một của máy tìm kiếm và một của người dùng (không phải ngẫu nhiên mà nhiều người dùng lại có cùng một lựa chọn). Đôi khi những kết quả này còn tốt hơn cả kết quả máy tìm kiếm trả lại. Ví dụ: những website tin tức lớn,được nhiều người tìm & truy cập nhất của Vietnam như: VnExpress, Vietnamnet, Dân Trí… đều không xuất hiện trong top 10 khi tìm “vietnam news” trên cả Yahoo & Live Search (phiên bản mới của MSN).

Bài toán khai phá query logs là bài toán phải xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn (lên tới hàng gigabyte) nên việc chọn được một thuật toán tốt và hiệu quả về thời gian là rất khó khăn. tập trung vào việc thống kê website và khai phá mẫu có thứ tự (tìm ra quy luật giữa từ khóa trong query và url được click) để đưa ra tư vấn.

Chương 1. Tổng quan về hệ tư vấn: Trình bày những nội dung cơ bản về hệ tư vấn (các hệ thống nổi tiếng, mô tả bài toán tư vấn, phân loại các hệ tư vấn theo phương pháp xây dựng). Giới thiệu hệ tư vấn website được xây dựng trong khóa luận.

Chương 2. Khai phá query log và ứng dụng: Giới thiệu về cấu trúc query log của máy tìm kiếm, các thông tin có thể khai phá, phương pháp khai phá và các ứng dụng của việc khai phá query log.

Chương 3. Hệ thống tư vấn website cho máy tìm kiếm dựa trên khai phá query log: Trình bày mô hình hệ thống tư vấn website do chúng tôi đưa ra và các công trình liên quan.

Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá: Xây dựng, thử nghiệm và đánh giá hệ thống với các query liên quan tới miền sản phẩm điện tử.

   HỆ THỐNG TƯ VẤN WEBSITE CHO MÁY TÌM KIẾM DỰA TRÊN KHAI PHÁ QUERY LOG     
Tải về

( Hướng dẫn tải về: Tích vào tôi không phải là người máy--> đợi 3s kích trực tiếp getlink hoặc phải chuột getlink mở cửa sổ mới) 

Xây dựng mô hình KEYWORD-TOPIC cho quảng cáo

MÔ HÌNH KEYWORD-TOPIC CHO QUẢNG CÁO

Mô hình Keyword-Topic

Mục tiêu của đề tài luận văn là nghiên cứu kỹ thuật hỗ trợ quảng cáo theo ngữ cảnh – một dạng quảng cáo trực tuyến trên Web. 
Thông thường, quảng cáo trên Web đượcc chia thành hai loại chính, đó là Quảng cáo tìm kiếm được tài trợ (SponsoredSearch) và Quảng cáo dựa trên ngữ cảnh (Contextual advertising). 
Hình thức quảng cáo tìm kiếm được tài trợ hiển thị quảng cáo trên các trang kết quả được trả về bởi công cụ tìm kiếm chẳng hạn như Google hay Yahoo.

Trong trường hợp này, các công cụ tìm kiếm đóng vai trò nhƣ một đại lý phân phối quảng cáo. Ngược lại, quảng cáo dựa trên ngữ cảnh hay còn đƣợc gọi là Quảng cáo dựa trên nội dung đặt một lƣợng nhỏ các quảng cáo lên các trang Web có nội dung mà ngƣời dùng đang xem. Lợi ích của việc Quảng cáo dựa trên ngữ cảnh là hỗ trợ nhiều nhà xuất bản nội dung khác nhau như một trang Web hay một blog so với hình thức Quảng cáo tìm kiếm đƣợc tài trợ.

Một hệ thống Quảng cáo ngữ cảnh điển hình bao gồm bốn bên tham gia, đó là nhà xuất bản, nhà quảng cáo, hệ thống phân phối và ngƣời sử dụng. Nhà xuất bản là chủ sở hữu các trang Web mà quảng cáo hiển thị. Các nhà quảng cáo cung cấp các nội dung quảng cáo để quảng bá sản phẩm và dịch vụ của họ. Các mạng quảng cáo hoạt động nhƣ một chiếc cầu nối giữa nhà quảng cáo và nhà xuất bản, nó lựa chọn các quảng cáo tốt nhất để đặt vào trong nội dung của một trang Web.

Người sử dụng là người xem nội dung trên các trang Web. Quảng cáo được lựa chọn trên trang đích có nội dung ít nhiều liên quan đến nội dung của trang Web. Khi một ngƣời sử dụng mở một trang Web, họ có thể trông thấy các quảng cáo thông qua một đoạn văn bản mô tả và một đƣờng liên kết. Khi ngƣời dùng nhấp chuột vào đƣờng liên kết này, nó sẽ đƣa ngƣời dùng đến với trang đích quảng cáo. Mô hình định giá đƣợc sử dụng rộng rãi ngày nay đó là mô hình PPC (Pay- per-click).

Nhà tạo quảng cáo trả một số tiền nhất định cho mỗi lần nhấp chuột vào liên kết quảng cáo, ngoài ra nhà tạo quảng cáo cũng có thể lựa chọn các hình thức khác nhƣ PPI (Pay-per-Impression) hay PPA (Pay-peraction). Đƣợc trình bày bởi các nghiên cứu trƣớc đây [6] về hành vi ngƣời dùng, để tăng trải nghiệm ngừoi dùng cũng nhƣ tăng khả năng nhấp chuột vào một quảng cáo cần lựa chọn hiển thị những quảng cáo có nội dung phù hợp với trang Web mà ngƣời dùng đang xem. Bằng việc sử dụng các phương pháp truyền thống, điều này có thể thực hiện 4 bằng việc tính toán độ liên quan giữa quảng cáo và nội dung trang Web. Do các quảng cáo thƣờng sử dụng ngôn ngữ đặc biệt để gây ấn tượng cho người đọc, việc so sánh nội dung các từ trong quảng cáo với các từ trong trang Web thường không thể hiện chính xác sự liên quan về nội dung.

Trong nhiều trƣờng hợp, biểu diễn của một quảng cáo có thể không chứa bất kì từ nào trong nội dung của một trang Web mặc dù hai văn bản này có liên quan đến nhau.

Vấn đề này đã từng được biết đến nhừ là “rào cản về từ vựng” trong nghiên cứu của Ribeiro-Neto et al. Một khó khăn khác đó là sự hiện diện của từ đa nghĩa và đồng nghĩa làm giảm độ chính xác của quá trình so khớp. Với thực tế và những vấn đề được trình bày ở trên, luận văn tiến hành nghiên cứu và đề xuất mô hình tính toán và so khớp giữa nội dung quảng cáo và trang hiển thị thông qua đề tài “Mô hình Keyword-Topic cho quảng cáo dựa trên ngữ cảnh” để cải thiện chất lượng của bài toán so khớp quảng cáo với nội dung trang đối với ngôn

MÔ HÌNH KEYWORD-TOPIC CHO QUẢNG CÁO: Tải về
( Hướng dẫn tải về: Tích vào tôi không phải là người máy--> đợi 3s kích trực tiếp getlink hoặc phải chuột getlink mở cửa sổ mới) 

Khai phá dữ liệu WEB Đại học công nghệ

KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB

           Trong cuốn sách nổi tiếng "Data Mining - Concepts and Techniques", hai tác giả Jiawei Han và Micheline Kamber nhận định rằng, tình trạng "giàu về dữ liệu mà nghèo về thông tin" là một động lực phát triển lĩnh vực khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (CSDL). Hoạt động nghiên cứu và triển khai xây dựng các hệ thống tự động nhận ra các mẫu có giá trị, mới, hữu ích tiềm năng và hiểu được trong khối dữ liệu đồ sộ, nhằm bổ sung tài nguyên tri thức cho con người là hết sức cần thiết và có ý nghĩa trong quá trình hình thành và phát triển kinh tế tri thức. 

               Ngày nay, World Wide Web đã trở thành một kho tài nguyên dữ liệu khổng lồ về mọi lĩnh vực; kho tài nguyên dữ liệu này đang không ngừng tăng trưởng với tốc độ cao. Kho tài nguyên dữ liệu Web tiềm ẩn nhiều mẫu thông tin quý giá đối với hoạt động của cộng đồng nói chung và từng cá thể nói riêng. 

               Các hệ thống khai phá dữ liệu Web đã trở thành các công cụ làm cho tài nguyên Web "kho trời chung vô tận của riêng mình" (Cao Bá Quát) thực sự phát huy hiệu quả tới cộng đồng và tới mỗi cá thể trong cộng đồng. Phù hợp với sự phát triển của Web, hoạt động nghiên cứu và triển khai về khai phá dữ liệu Web không ngừng được tăng trưởng. Hiệp hội các nhà khoa học về Phát hiện tri thức và Khai phá dữ liệu (The Association for Computing Machinery's Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining, viết tắt là SIGKDD) đã tập hợp được nhiều nhà khoa học, trong đó có nhiều nhà khoa học máy tính nổi tiếng thế giới. Từ năm 1995 tới nay, hoạt động điển hình nhất của SIGKDD là tổ chức Hội nghị Khoa học quốc tế thường niên ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 

             Khai phá dữ liệu Web đã trở thành một trong những nội dung nhận được nhiều quan tâm nhất tại ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining và các hội nghị khoa học quốc tế lớn khác. Từ năm 2006, "Khai phá dữ liệu Web" đã là một môn học trong Chương trình đào tạo ngành Công nghệ thông tin (CNTT) và ngành Hệ thống thông tin (HTTT) tại Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghệ (ĐHCN), Đại học Quốc gia HàNội (ĐHQGHN). 

            Giáo trình Khai phá dữ liệu Web này được tập hợp và hoàn thiện từ nội dung các bài giảng trong thời gian vừa qua, nhằm cung cấp một tài liệu hoàn chỉnh phục vụ hoạt động giảng dạy và học tập môn học này tại Khoa CNTT, Trường 6 ĐHCN cả ở bậc đại học và sau đại học. Các nội dung trong giáo trình không chỉ đáp ứng yêu cầu đào tạo về lĩnh vực khoa học và công nghệ liên quan, mà còn cung cấp một số kiến thức và kỹ năng mở rộng và chuyên sâu phục vụ nhu cầu nghiên cứu và phát triển lĩnh vực khai phá dữ liệu Web không chỉ tại Trường ĐHCN mà còn ở các cơ sở đào tạo và nghiên cứu khác trong nước. Giáo trình gồm 10 chương, nội dung sơ bộ như sau: 

Chương 1 - Một số nội dung cơ bản về khai phá dữ liệu cung cấp các kiến thức cơ bản nhất về lĩnh vực khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong các CSDL, nhằm giúp độc giả nắm bắt được bản chất của các khái niệm cơ bản trong khai phá dữ liệu, phân biệt các khái niệm này với một số khái niệm liên quan và một số bài toán cơ bản nhất và xu hướng phát triển của khai phá dữ liệu, phát hiện tri thức trong các CSDL. 

Chương 2 - Tổng quan về khai phá Web cung cấp các kiến thức cơ bản nhất về khai phá Text và khai phá Web, nhằm giúp độc giả nắm bắt được các nội dung cơ bản của khai phá Text và khai phá Web. Chương này cũng trình bày cơ bản về khai phá cấu trúc Web và khai phá sử dụng Web. 

Chương 3 - Một số kiến thức toán học cho khai phá dữ liệu Web nhằm mục tiêu cung cấp một số kiến thức nền tảng về toán học cho khai phá dữ liệu Web. Lý thuyết đồ thị và lý thuyết xác suất thâm nhập sâu rộng vào khai phá dữ liệu Web theo các góc độ mô hình, giải pháp và kỹ thuật có nguồn gốc từ bản chất tự nhiên và xã hội của Web. 

Chương 4. Một số vấn đề về xử lý ngôn ngữ tiếng Việt cho khai phá văn bản cung cấp một số kiến thức nền tảng về xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung và xử lý tiếng Việt nói riêng, cho phép nâng cao hiệu quả của các giải pháp khai phá Web tiếng Việt. 

Chương 5 - Các phương pháp biểu diễn văn bản trình bày bài toán các khuôn dạng biểu diễn dữ liệu cho các thuật toán khai phá dữ liệu. 

Chương 6 - Hệ thống tìm kiếm, 

Chương 7 - Phân cụm văn bản, 

Chương 8- Phân lớp Web, 

Chương 9 - Trích chọn thông tin trên Web trình bày về bốn bài toán chủ yếu của khai phá dữ liệu Web. Các khái niệm liên quan, các mô hình biểu diễn, các thuật toán, các kỹ thuật và các phương pháp đánh giá hiệu quả được giới thiệu và phân tích. 

Chương 10 - Web ngữ nghĩa trình bày về Web ngữ nghĩa, thế hệ mới của Web gồm khái niệm, kiến trúc, các ngôn ngữ và quá trình tiệm cận tới Web ngữ nghĩa. Trong quá trình biên soạn giáo trình này, chúng tôi được khai thác nguồn tài nguyên phong phú, bao gồm nhiều bài báo khoa học, các tiện ích và sản phẩm phần mềm thuộc lĩnh vực khai phá Web. 

KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB : Tải về

( Hướng dẫn tải về: Tích vào tôi không phải là người máy--> đợi 3s kích trực tiếp getlink hoặc phải chuột getlink mở cửa sổ mới)