Nghiên cứu lý thuyết, ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG QUÁCH THỊ QUỲNH TRANG NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT, ỨNG DỤNG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ LIÊN QUAN CHUYÊN NGÀNH: TRUYỀN DỮ LIỆU VÀ MẠNG MÁY TÍNH MÃ SỐ: 60.48.15 Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGUYỄN BÁ TƯỜNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2010 Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Cơ sở khoa học và thực tiễn của đề tài Hệ thống thông tin gọi tắt là hệ tin (system information) lần đầu tiên được đề xuất bởi Z. Pawlak và nhanh chóng được xem như một công cụ hữu hiệu xử lý thông tin dạng bảng. Hệ tin là trường hợp tổng quát của hệ quyết định, hệ chuyên gia, hệ khai thác dữ liệu. Phương pháp trình bày bằng hệ tin đóng vai trò hết sức quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các ngành khoa học khác liên quan đến nhận thức, đặc biệt là lĩnh vực máy học, thu nhận tri thức, phân tích quyết định, phát hiện và khám phá tri thức từ cơ sở dữ liệu, các hệ chuyên gia, các hệ hỗ trợ quyết định, lập luận dựa trên các bảng có các thuộc tính. Hệ tin là một công cụ đắc lực và không thể thiếu của lý thuyết tập thô, tập mờ. Hệ tin là trường hợp tổng quát của mô hình quan hệ. Tất các các tính chất, ứng dụng của quan hệ đều có thể mở rộng và áp dụng trong hệ tin. Khi diễn đạt, trình bày các thuật toan Quinlan, K_Mean, bằng hệ tin tạo một phương pháp và diễn đạt rõ ràng, dễ hiểu và mạch lạc hơn các phương pháp cũ. 2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài Nghiên cứu Hệ thống thông tin và các vấn đề liên quan đến hệ thống thông tin gọi tắt là Hệ Tin là cấp bách và cần thiết vì hệ tin xuất hiện hầu khắp trong các lĩnh vực của khoa học máy tính. Tuy nhiên trong luận văn này em chỉ muốn nêu những vấn đề cơ bản nhất gắn chặt với hệ tin đó là những bài toán gắn với phân loại theo quan điểm giống nhau trên các thuộc tính, quan hệ bất khả phân biệt IND(X) với X là tập thuộc tính. Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 2 Chương I. LÝ THUYẾT TẬP HỢP 1.1. Giới thiệu tập hợp Trong toán học, tập hợp có thể hiểu tổng quát là một sự tụ tập của một số hữu hạn hay vô hạn các đối tượng nào đó. Các đối tượng này được gọi là các phần tử của tập hợp. Tập hợp là một khái niệm nền tảng (fundamental) và quan trọng của Lý thuyết tập hợp cũng thừa nhận có một tập hợp không chứa phần tử nào, được gọi là tập hợp rỗng, ký hiệu là . Các tập hợp có chứa ít nhất một phần tử được gọi là tập hợp không rỗng.  Tập hợp có thể được xác định bằng lời: A là tập hợp bốn số nguyên dương đầu tiên. B là tập hợp các màu trên quốc kỳ Pháp.  Có thể xác định một tập hợp bằng cách liệt kê các phần tử của chúng giữa cặp dấu { }, chẳng hạn: C = {4, 2, 1, 3} D = {đỏ, trắng, xanh} 1.2. Quan hệ tương đương - 3 tính chất của quan hệ tương đương R 1.1. Phản xạ: xRx với x  U 1.2. Đối xứng: xRy suy ra yRx với x,y  U 1.3. Bắc cầu: xRy và yRz suy ra xRz với x, y, z  U - Nếu quan hệ R chỉ thoả mãn hai tính chất phản xạ và đối xứng mà không thoả mãn tính chất bắc cầu thì nó được gọi là một quan hệ dung sai (Tolerance relation). - Nếu R là một quan hệ dung sai thì hai phần tử x, y  U được gọi là tương tự nhau theo R (R-similar); - Nếu R là một quan hệ tương đương thì hai phần tử x, y  U được gọi là không thể phân biệt được bởi R (R-indiscernable). Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 3 Chương II. HỆ TIN VÀ VẤN ĐÊ LIÊN QUAN 2.1. Định nghĩa Hệ thống thông tin Hệ thống thông tin gọi tắt là Hệ Tin (Information System) là cặp S = (O, U). Trong đó:  O là tập hữu hạn khác rỗng các đối tượng  U là tập hữu hạn khác rỗng các thuộc tính sao cho với mỗi thuộc tính a  U, a có miền giá trị V a .  o  O vµ a  U, o các giá trị tại thuộc tính a là f(o, a) 2.2. Sự dư thừa thông tin Một hệ quyết định (Bảng quyết định) biểu diễn tất cả các tri thực về mô hình. Bảng này có thể có kích thước lớn một cách không cần thiết do trong bảng này tồn tại ít nhất hai khả năng dư thừa thông tin sau:  Nhiều đối tượng giống nhau, hay không thể phân biệt được với nhau lại được thể hiện lặp lại nhiều lần.  Một số thuộc tính có thể là dư thừa, nghĩa là trong các thuộc tính điều kiện ta cụ thể bỏ đi các thuộc tính thừa và không làm thay đổi các nhóm phân loại theo thuộc tính quyết định Ví dụ: Trong bảng dưới đây là hệ thống thông tin với ba thuộc tính điều kiện {A, B, C} và một thuộc tính quyết định {D}. Bảng 2.1: Hệ quyết định dư thừa thông tin Đối tượng A B C D 1 0 0 1 0 2 1 0 0 1 3 0 0 1 0 4 0 0 1 0 5 1 0 0 1 6 1 0 0 1 7 1 0 0 1 Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 4 8 1 0 0 1 9 0 0 1 0 10 1 0 0 1 11 0 0 1 0 Nếu xét ba điều kiện {A, B, C} thì có thể bỏ đi một thuộc tính C mà khi phân loại các đối tượng theo các thuộc tính AB ta được các nhóm như khi phân loại theo các thuộc tính AB 2.3. Quan hệ bất khả phân biệt ( quan hệ bằng nhau) trong hệ tin Cho hệ thông tin S = (O, U) với tập thuộc tính P  R có quan hệ tương đương ký hiệu là IND S (P). IND S (P) = {(x, y)  U 2 ,  A  P, A(x) = A(y)} IND S (P) được gọi là quan hệ bất khả phân biệt theo P ( Ký hiệu S trong quan hệ bất khả phân biệt thường được loại bỏ vì ta xác định được đang khảo sát hệ thông tin nào, do đó ta có thể ký hiệu là IND(P)). Nếu (x, y)  IND S (P) , thì các đối tượng x và y là không thể phân biệt được qua tập thuộc tính P. Các lớp tương đương của quan hệ bất khả phân biệt theo P được ký hiệu là [x] P . Quan hệ bất khả phân biệt theo P phân hoạch tập đối tượng O thành các lớp tương đương mà ta ký hiệu là O/ IND(P) ( hoặc O/P). Ví dụ: Xét hệ tin về sinh viên O = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}, U = { Hoten, NS, Que}. Bảng 2.2 : Ví dụ về quan hệ bất khả phân biệt Hoten NS QUE 1 Anh 82 Hà Nội 2 Bình 82 Hà Nội 3 Linh 82 Nghệ An 4 Ngọc 83 Nghệ An Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 5 5 Hùng 83 Thái Nguyên 6 Trường 84 Thái Nguyên 7 Trang 84 Hà Tĩnh 8 Hoàn 84 Hà Tĩnh Khi đó: 1 IND(NS) 2 & 1 IND(NS) 3 & 2 IND(NS)1& 2 IND(NS) 3 & 4 IND(NS) 5. Rõ ràng quan hệ IND(X) là quan hệ tương đương. Khi đó O/IND(X) là phân hoạch tương đương O/IND(X) = { p 1 , p 2 , …, p k } mà mỗi p i là một nhóm gồm các đối tượng giống nhau trên tập X. Xét ví dụ về tập sinh viên trên đây O/IND(NS) = {p 1 , p 2 , p 3 }= {{ 1, 2, 3}, {4, 5}, {6, 7, 8}. O/IND({NS,QUE}) = { p 1 , p 2 , p 3 , p 4 , p 5 , p 6 }={{1, 2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7, 8}}. Tương tự O/IND(Hoten) = O/IND(Hote, NS, Que) = O/IND(U) = {{1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7}, {8} }, mỗi phần tử là một nhóm. 2.4. Sự phụ thuộc hàm Giả sử D và C là các tập con của U. Vùng dương của phân hoạch O/IND(D) đối với tập thuộc tính C gọi là vùng dương của C được định nghĩa là:  )(/ C )()(OS DINDOX XCDP   Đây là tập các đối tượng của U mà bằng cách sử dụng tập thuộc tính C ta có thể phân loại chúng một cách chắc chắn vào một lớp của phân hoạch O theo tập thuộc tính D. Ta nói D phụ thuộc vào C với mức k ( 0  k 1) biểu thị là C  k D nếu: || |)(S| ),( C O DPO DCk   Vì  )(/ C )()(OS DINDOX XCDP   , suy ra    )(/ || |)(| ),( DINDOX O XC DC  Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 6 Nếu k = 1 ta nói D phụ thuộc hoàn toàn vào C, nếu D < 1 ta nói D phụ thuộc một phần vào C. Hệ số k diễn tả tỷ lệ của các thành phần trong tập tổng thể, với sự phân loại thành khối của phân hoạch U/D, các thuộc tính sử dụng trong C gọi là mức phụ thuộc. Dễ thấy rằng nếu D phụ thuộc hoàn toàn vào C thì IND(C)  IND(D), nghĩa là phân hoạch được sinh ra bởi C tốt hơn phân hoạch được sinh ra bới D. Ví dụ: Xét hệ thông tin trong bảng sau: Bảng 2.3: Một hệ thông tin đơn giản U a 0 a 1 a 2 a 3 a 4 x 0 1 A 2 34 Vàng x 1 2 A 3 23 Trắng x 2 4 B 3 33 Xanh x 3 1 B 2 11 Vàng x 4 3 B 1 33 Trắng x 5 1 B 4 11 Vàng Tập thuộc tính điều kiện: D = {a 0 , a 2 }. Tập thuộc tính quyết định: C = {a 1 }. O/IND(D) = {{x 0 , x 3 }, {x 1 }, {x 2 }, {x 4 }, {x 5 }} O/IND(C) = {{x 0 , x 1 }, {x 2 , x 3 , x 4 , x 5 }} Ta có POS C (D) = {x 1 }{x 2 }{x 3 }{x 4 }{x 5 } = {x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 } Vậy độ phụ thuộc k được tính như sau: 6 5 x, x, x, x,x,x x, x, x, x,x 543210 54321 k 2.5. Hệ quyết định Hệ quyết định hay hệ chuyên gia là hệ tin bất kỳ có dạng S = (O, U) với U=CD, trong đó C ( condition) được gọi là tập thuộc tính điều kiện, D = {d 1 , d 2 , , d k }(decision) là tập thuộc tính quyết định và C  D = . Đôi khi ta viết hệ quyết định S = ( O, C  D). Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 7 Ví dụ: Trong ví dụ này ta xét hệ tin các học sinh thi vào Đại học Quốc gia có thuộc tính quyết định ( KQ ) có hai giá trị 0 (trượt) và 1(đậu). Các thuộc tính điều kiện như: Môn 1,Môn 2, Môn 3, Điểm ưu tiên (ĐƯT), Khu vực (KV): Bảng 2.4: Hệ tin các HS thi vào ĐHQGia HỌC SINH _ THI ĐẠI HỌC SBD Môn 1 Môn 2 Môn 3 ĐƯT KV KQ AH01 7.25 5.0 6.5 1 1 1 AH02 7.0 5.5 8.0 0 2 1 AH03 1.75 4.0 3.5 0 2NT 0 AH04 1.55 5.0 4.0 1 1 0 AH05 1.5 5.0 6.0 1.5 2NT 0 Một lớp các bài toán liên quan đến hệ quyết định đó là tìm các luật của hệ quyết định: từ tập thuộc tính điều kiện làm thế nào để có được một giá trị mong muốn trong tập quyết định. Ví dụ nhìn vào bảng trên ta thấy có một số luật như sau: Rule 1. Nếu (Môn 1 = 7.25) & (Môn 2 = 5.0) & (Môn 3 = 6.5) & ( ĐƯT = 1) & ( KV=1) & ( KQ = 1) thì sẽ đậu vào trường Đại học Quốc gia. Rule 2. Nếu (Môn 1 = 7.0) & (Môn 2 = 5.5) & (Môn 3 = 8.0) & ( ĐƯT = 0) & ( KV=2) &(KQ = 1) thì sẽ đậu vào trường Đại học Quốc gia. Rule 3. Nếu (Môn 1 = 1.75) & (Môn 2 = 4.0) & (Môn 3 = 3.5) & ( ĐƯT = 0) & ( KV=2NT ) &(KQ = 0) thì không đậu vào trường Đại học Quốc gia. Rule 4. Nếu (Môn 1 = 1.55) & (Môn 2 = 5.0) & (Môn 3 = 4.0) & ( ĐƯT = 1) & ( KV=1) &(KQ = 0) thì không đậu vào trường Đại học Quốc gia. Rule 5. Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 8 Nếu (Môn 1 = 1.5) & (Môn 2 = 5.0) & (Môn 3 = 6.0) & ( ĐƯT = 1.5) & ( KV=2NT) &(KQ = 0) thì không đậu vào trường Đại học Quốc gia. 2.6. Hệ khai thác dữ liệu ( data mining system) Hệ khai thác dữ liệu là hệ tin S = ( O, U, V, f). Trong đó tập O được gọi là tập các hóa đơn. Tập U = { i 1 , i 2 , , i n } được gọi là tập các mặt hàng. Tập V={0,1}. Ví dụ: Giá trị f(o j , i k ) =1 cho ta biết hóa đơn o j chứa mặt hàng i k và f(o j , i k ) = 0 có nghĩa là hóa đơn o j không chứa mặt hàng i k . Bảng 2.5: Ví dụ về hệ khai thác dữ liệu i 1 i 2 i 3 i 4 i 5 i 6 i 7 o 1 1 1 1 1 1 1 1 o 2 1 1 1 0 0 1 0 o 3 1 1 0 1 0 0 0 o 4 1 0 0 0 1 0 0 o 5 1 0 0 0 0 0 0 2.7. Độ phổ biến Độ phổ biến hay còn gọi là độ thường xuyên của tập hàng s trong tập hóa đơn. Độ phổ biến của tập mặt hàng s, ký hiệu sp(s) là tỷ số giữa số lần xuất hiện trong các hóa đơn của tập s trên số tất cả các hóa đơn. Hay gọi m là số các hóa đơn khi đó ta có Sp(s) = (số lần xuất hiện của s)/m. Ví dụ: Xét lại ví dụ ở bảng trên Ta có sp({i 1 }) = 5/5 = 1; sp({i 2 ,i 3 }) = 2/5 ; sp({i 2 ,i 3 ,i 4 }) = 1/5; sp({i 7 }) = 1/5. Vậy với mọi tập hàng s  I thì 0  sp(s)  1 và mọi số minsup  (0,1] chia họ các tập con của I thành hai phần. Một phần gồm các tập s mà sp(s) < minsup và phần kia gồm các tập s mà sp(s) mà sp(s)  minsup. Trong khai thác dữ liệu tập {s Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 9  I : sp(s)  minsup} được gọi là các tập phổ biến với ngưỡng minsup. Gọi FS là họ các tập s mà sp(s)  minsup. Một bài toán quan trọng trong khai thác dữ liệu là tìm các thuật toán có độ phức tạp bé nhất để tính FS. 2.8. Luật kết hợp Cho hai tập hàng X, Y  I. Luật kết hợp của X và Y ký hiệu X  Y là luật chỉ khả năng xuất hiện của Y khi X xuất hiện. Giả sử nếu lấy X = {i 1 , i 2 } và Y = X thì khả năng xuất hiện của Y khi X xuất hiện là 100% và luật X  Y có độ tin cậy 100%. Như vậy mỗi luật kết hợp có độ tin cậy CF(X  Y) và trong khai thác dữ liệu CF(X  Y) = sp(X  Y)/sp(X). Vậy độ tin cậy của luật X  Y, ký hiệu CF(X  Y) là đại lượng sp(X  Y)/sp(X), tức CF(X  Y) = sp(X  Y)/sp(X) Xét dữ liệu trong ví dụ trên ta có CF({i 1 ,i 2 }  {i 3 ,i 4 ,i 5 }) = sp({i 1 ,i 2 ,i 3 ,i 4 ,i 5 }) / sp({i 1 ,i 2 }) = 1/3. CF({i 1 }  {i 2 }) = sp({i 1 ,i 2 }) / sp({i 1 }) = (3/5)/(5/5) = 3/5 2.9. Rút gọn hệ tin Cho hệ tin S = ( O, U). Khi đó ta có PART(U) = {E 1 , E 2 , , E k } Tập thuộc tính reduct  U được gọi là rút gọn của U( đôi khi ta còn gọi là rút gọn của hệ tin S) nếu reduct là tập tối thiểu mà PART(reduct) = PART(U). Nói cách khác reduct  U được gọi là rút gọn của U nếu : (1) PART(U) = PART(reduct). (2) reduct tối thiểu. Thí dụ: Xét hệ tin S = (O, U); với O = R = {t 1 , t 2 , t 3 , t 4 , t 5 , t 6 , t 7 } là quan hệ trên U={A, B, C, D, E, H, I, J, L, M, N} và hàm thông tin được cho trong bảng sau : Bảng 2.6: Ví dụ về hàm thông tin R A B C D E H I J L M N [...]... thuộc hàm X→ Y Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 18 KẾT LUẬN Hệ tin là một công cụ đắc lực và không thể thiếu của lý thuyết tập thô, tập mờ Hệ tin là trường hợp tổng quát của mô hình quan hệ Tất các các tính chất, ứng dụng của quan hệ đều có thể mở rộng và áp dụng trong hệ tin Vậy nghiên cứu và phổ biến rộng rãi đề tài về hệ tin là vấn đề cấp bách và cần thiết... Tường - Cơ sở dữ liệu - Lý thuyết và thực hành NXB KH&KT 2005 Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 19 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Hệ quyết định dư thừa thông tin 3 Bảng 2.2 : Ví dụ về quan hệ bất khả phân biệt 4 Bảng 2.3: Một hệ thông tin đơn giản 6 Bảng 2.4: Hệ tin các HS thi vào ĐHQGia 7 Bảng 2.5: Ví dụ về hệ khai thác dữ liệu ... Số-hóa-đơn là khóa của lược đồ quan hệ HÓAĐƠN Nếu biết số hóa đơn thì ta có thể xác định được tất cả các thông tin còn lại liên quan đến hóa đơn đó, trong đó có thông tin về Số_chủng_loại_mặt_hàng và Tổng-trị-giá tất cả các mặt hàng của Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 17 hóa đơn Các phụ thuộc hàm trên đều là nguyên tố Quan hệ CHITIẾT_HĐ (Số-hóa-đơn, Mã-hàng,... Dựa vào hệ quả trên ta có thuật toán tìm tất cả khóa sau: Dữ liệu vào: Lược đồ quan hệ Q và tập phụ thuộc hàm F Dữ liệu ra: Tất cả các khóa của quan hệ Thuật toán 2.7: Thuật toán tìm tất cả khóa của một lược đồ quan hệ Bước 1: Tạo tập thuộc tính nguồn TN, tập thuộc tính trung gian TG Bước 2: if TG = ∅ then lược đồ quan hệ chỉ có một khóa k Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn. .. bách và cần thiết hiện nay Luận văn đã nghiên cứu được những vấn đề sau: - Lý thuyết về tập thô, quan hệ tương đương, lớp tương đương - Khái niệm về hệ tin và rút gọn hệ tin - Nghiên cứu về phụ thuộc hàm trên quan hệ R và phụ thuộc hàm suy rộng Luận văn định hướng áp dụng rất nhiều trong thực tế như ứng dụng trong hệ chuyên giạ hệ quyết định hay các bài toán tìm kiếm và phân loại các văn bản … TÀI LIỆU... nhiều quan hệ khác nhau 2.11 Quan hệ R trên tập thuộc tính U là một Hệ tin Từ định nghĩa Quan hệ và định nghĩa Hệ tin ta nhận thấy rằng: Mọi quan hệ r trên U, với R = {t1, t2, , tm}; khi đó S = ( R, U ) là một hệ tin, với f(o i, Aj) = f(ti, Aj) = ti.Aj Ví dụ: Xét hệ tin S = (O, U) ; Tập miền trị V hàm f được xác định như bảng sau: Bảng 2.7: Hệ tin có các đối tượng giống nhau HOTEN NS QUE Nghiên cứu lý. .. chính là tất cả các khoá cần tìm Thuật toán cải tiến Trước khi đi vào thuật toán cải tiến, ta cần quan tâm một số khái niệm sau: Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 14 + Tập thuộc tính nguồn (TN) chứa tất cả các thuộc tính có xuất hiện ở vế trái và không xuất hiện ở vế phải của các phụ thuộc hàm và các thuộc tính không xuất hiện ở cả vế trái lẫn vế phải của các... đề cập ở phần sau) Tập thuộc tính k  U được gọi là khoá tối thiểu của W = < U, F > nếu nó thoả mãn hai điều kiện: (1) k + = U ( hay k  U) (2) k tối thiểu Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 13 Như vậy tập k  U được gọi là khóa tối thiểu của sơ đồ quan hệ W = < U, F > nếu k là tập tối thiểu kéo theo U Tức là k là khoá tối thiểu nếu: k + = U ( hay k  U) và. .. 6 Bảng 2.4: Hệ tin các HS thi vào ĐHQGia 7 Bảng 2.5: Ví dụ về hệ khai thác dữ liệu 8 Bảng 2.6: Ví dụ về hàm thông tin 9 Bảng 2.7: Hệ tin có các đối tượng giống nhau 11 Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan ... hết các Reduct của S = ( O, U) dựa vào ma trận D Input S = ( O, U) Output k1, k2, …, kl là các reduct của S Nội dung thuật toán 2.2 : Bước 1: Tính nửa trên D Nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan M 11 Bước 2: Coi mỗi thuộc tính của U là một biến logic và đặt log = ٨(٧ dij ).{ đọc là hội của các tuyển dij} Bước 3: Tối giản log và đưa log về dạng tuyển của các hội . dụng hệ thống thông tin và những vấn đề liên quan 3 Chương II. HỆ TIN VÀ VẤN ĐÊ LIÊN QUAN 2.1. Định nghĩa Hệ thống thông tin Hệ thống thông tin gọi. tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài Nghiên cứu Hệ thống thông tin và các vấn đề liên quan đến hệ thống thông tin gọi tắt là Hệ Tin là cấp bách và cần