1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê

213 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Hệ Tư Vấn Dựa Trên Trường Hàm Ý Thống Kê
Tác giả Nguyễn Tấn Hoàng
Người hướng dẫn PGS.TS Huỳnh Xuân Hiệp, TS. Huỳnh Hữu Hưng
Trường học Đại học Bách Khoa Đà Nẵng
Chuyên ngành Khoa học máy tính
Thể loại luận án tiến sĩ
Năm xuất bản 2022
Thành phố Đà Nẵng
Định dạng
Số trang 213
Dung lượng 2,62 MB

Nội dung

Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê.

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN TẤN HOÀNG HỆ TƯ VẤN DỰA TRÊN TRƯỜNG HÀM Ý THỐNG KÊ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2022 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN TẤN HOÀNG HỆ TƯ VẤN DỰA TRÊN TRƯỜNG HÀM Ý THỐNG KÊ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 9480101 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Huỳnh Xuân Hiệp TS Huỳnh Hữu Hưng Đà Nẵng - Năm 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu tơi thực hiện, hướng dẫn PGS.TS Huỳnh Xuân Hiệp TS Huỳnh Hữu Hưng Tôi cam đoan kết nghiên cứu trình bày luận án trung thực khơng chép từ cơng trình nghiên cứu khác Một số kết nghiên cứu thành tập thể đồng tác giả đồng ý cho sử dụng luận án Mọi trích dẫn luận án có ghi nguồn gốc xuất xứ rõ ràng đầy đủ Tác giả Nguyễn Tấn Hồng LỜI CẢM ƠN Để hồn thành luận án này, trước tiên tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành đến PGS.TS Huỳnh Xuân Hiệp TS Huỳnh Hữu Hưng tận tình hướng dẫn, truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu cho suốt trình học tập nghiên cứu khoa học Trong thời gian thực chương trình nghiên cứu sinh trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng, đào tạo nhận nhiều điều kiện thuận lợi hỗ trợ kịp thời từ Phòng Đào tạo Khoa Công nghệ thông tin mà khơng thể khơng ghi nhận nơi Bên cạnh đó, cảm ơn Ban lãnh đạo Sở Thông tin Truyền thông tỉnh Đồng Tháp hỗ trợ tạo điều kiện tốt công việc thời gian để tơi tập trung nghiên cứu Ngồi ra, tơi xin chân thành cảm ơn nhà khoa học dành thời gian công sức đọc đưa góp ý vơ hữu ích để luận án hoàn chỉnh Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, bạn nghiên cứu sinh đồng nghiệp bên cạnh, giúp đỡ động viên suốt thời gian học tập, nghiên cứu hoàn thành luận án Đà Nẵng, ngày 09 tháng năm 2022 NCS Nguyễn Tấn Hoàng i MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN I LỜI CẢM ƠN II MỤC LỤC I DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT V DANH MỤC BẢNG VII DANH MỤC HÌNH VIII MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ TRƯỜNG HÀM Ý VÀ HỆ TƯ VẤN 2.1 Phân tích hàm ý thống kê 2.1.1 Các độ đo hàm ý thống kê 14 2.1.1.1 Chỉ số hàm ý 15 2.1.1.2 Cường độ hàm ý 15 2.1.2 Trường hàm ý .19 2.1.2.1 Biến thiên số hàm ý 19 2.1.2.2 Trường hàm ý 20 2.1.2.3 Mặt đẳng trị hàm ý 21 2.2 Hệ tư vấn 22 2.2.1 Các thành phần hệ tư vấn 23 2.2.2 Đánh giá 24 2.2.2.1 Tổ chức liệu đánh giá mơ hình hệ tư vấn 24 2.2.2.2 Đánh giá hiệu mơ hình hệ tư vấn 27 2.2.3 Phân loại .30 2.2.3.1 Hệ tư vấn dựa lọc nội dung 31 2.2.3.2 Hệ tư vấn dựa lọc cộng tác 34 2.2.3.3 Hệ tư vấn lai ghép 42 2.2.3.4 Các hệ tư vấn khác 44 ii 2.2.4 Các lĩnh vực ứng dụng hệ tư vấn 47 2.2.4.1 Quản lý hành nhà nước (e-government) 47 2.2.4.2 Thương mại điện tử (e-commercial) .48 2.2.4.3 Thư viện điện tử (e-library) 48 2.2.4.4 Học tập trực tuyến (e-learning) .49 2.2.4.5 Du lịch trực tuyến (e-tourism) 49 2.2.4.6 Quản lý tài nguyên (e-resource) 49 2.2.5 Một số vấn đề hệ tư vấn 50 2.2.5.1 Dữ liệu thưa (Sparsity Problem) 50 2.2.5.2 Thiếu liệu ban đầu (Cold Start) 50 2.2.5.3 Khả mở rộng (Scalability) 51 2.2.5.4 Quá chuyên môn (Over Specialization Problem) 51 2.2.5.5 Xu hướng thiên lệch theo phổ biến (Popularity bias) 51 2.2.5.6 Độ đo đối xứng (Symmetric measure problem) 52 2.2.6 Một số vấn đề hệ tư vấn dựa mơ hình khai thác luật 53 2.2.7 Một số vấn đề hệ tư vấn dựa phân tích hàm ý thống kê 55 2.3 Đề xuất nghiên cứu .60 2.4 Kết luận chương 61 CHƯƠNG MƠ HÌNH HỆ TƯ VẤN DỰA TRÊN TRƯỜNG HÀM Ý 62 3.1 Mơ hình tư vấn lọc cộng tác dựa biến thiên hàm ý 63 3.1.1 Phân tích vấn đề hệ tư vấn dựa mơ hình khai thác luật kết hợp 63 3.1.2 Độ biến thiên hàm ý thống kê ngưỡng biến thiên hàm ý 67 3.1.2.1 Độ đo biến thiên hàm ý thống kê 68 3.1.2.2 Ngưỡng biến thiên số hàm ý 69 3.1.2.3 Ngưỡng biến thiên cường độ hàm ý 71 3.1.3 Luật kết hợp khung khai thác luật 74 3.1.3.1 Luật kết hợp 74 3.1.3.2 Mơ hình hoá luật kết hợp khung khai thác luật kết hợp 74 3.1.4 Mơ hình tư vấn đánh giá mơ hình 92 3.1.4.1 Mơ hình 92 3.1.4.2 Đánh giá mơ hình 96 iii 3.1.4.3 Chọn mơ hình tốt 103 3.1.4.4 Tối ưu hố thơng số mơ hình 105 3.2 Mơ hình tư vấn dựa trường hàm ý thống kê 105 3.2.1 Các vấn đề hệ tư vấn dựa biến thiên hàm ý thống kê 105 3.2.2 Luật hàm ý khung khai thác luật hàm ý 106 3.2.2.1 Mơ hình hố luật hàm ý 107 3.2.2.2 Mơ hình hố khung khai thác luật hàm ý 109 3.2.2.3 Thủ tục tư vấn thuật toán sử dụng 113 3.2.3 Mơ hình 114 3.2.4 Đánh giá mơ hình .115 3.3 Kết luận chương 122 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ .124 4.1 Dữ liệu thực nghiệm 125 4.1.1 Tập liệu Movielens phân bố liệu 125 4.1.2 Tập liệu MSWeb phân bố liệu 128 4.2 Cơng cụ thực nghiệm 131 4.3 Thực nghiệm 132 4.3.1 Thực nghiệm mơ hình tư vấn lọc cộng tác dựa biến thiên hàm ý .132 4.3.1.1 Mơ hình tư vấn lọc cộng tác dựa biến thiên hàm ý theo người dùng 133 4.3.1.2 Mơ hình tư vấn lọc cộng tác dựa biến thiên hàm ý theo mục 138 4.3.2 Thực nghiệm mơ hình tư vấn dựa trường hàm ý thống kê 144 4.3.2.1 Thực nghiệm liệu phân hoạch theo số giao dịch tập liệu 145 4.3.2.2 Thực nghiệm liệu phân hoạch theo mục đánh giá giao dịch 151 4.4 Kết luận chương 158 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 160 Kết luận .160 Hướng phát triển 161 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC Đà CƠNG BỐ .163 TÀI LIỆU THAM KHẢO 165 PHỤ LỤC I Phụ lục 1: Chứng minh độ đo hàm ý thống kê không đối xứng i iv Phụ lục 2: Chứng minh tương đương công thức số hàm ý trường hợp liệu nhị phân iii Phụ lục 3: Các Phân phối xác suất quan trọng có liên quan luận án iv DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT Thuật ngữ Cường độ hàm ý Biến thiên cường độ hàm ý Chỉ số hàm ý Biến thiên số hàm ý Tiếng Anh Implication/Implicative intensity Propension intensity Viết tắt IInt Implication intensity variation Implication/Implicative index Propesion index IInd Implication index variation Độ đo hấp dẫn chủ quan Subjective interestingness measure Độ đo hấp dẫn khách quan Objective interestingness measure Độ lợi tích lũy giảm dần Normalized discounted cumulative gain nDCG Độ đo Sai số tuyệt đối trung bình Mean Absolute Error MAE Độ đo sai số bình phương trung bình Mean Square Error MSE Độ đo bậc hai sai số bình phương trung bình Root Mean Square Error RMSE Hệ tư vấn Recommender/Recommendation systems RS Hệ tư vấn dựa luật kết hợp Association rule based recommender system ARRS Hệ tư vấn dựa nội dung Content-based recommender system CBRS Hệ tư vấn dựa tri thức Knowledge-based recommender system KBRS Hệ tư vấn lai ghép Hybrid recommender system HRS Hệ tư vấn dựa trường hàm ý thống kê Statistic implication field based recommender system IFSRS Mặt đẳng trị Equipotential plane/surface EP/ES Mơ hình tư vấn lọc cộng tác dựa biến thiên hàm ý Implication variation based model Mơ hình tư vấn theo mức độ quan trọng xếp hạng hàm ý thống kê người dùng User implicative rating based model Mục/Mục liệu Item Phân tích hàm ý thống kê Statistical implicative analysis Phản ví dụ Counter-example Sai số bình phương trung bình Root of mean squared error RMSE Sai số tuyệt đối trung bình Mean absolute error MAE Trường hàm ý thống kê Statistical implication field SIF UIR SIA i PHỤ LỤC Phụ lục 1: Chứng minh độ đo hàm ý thống kê không đối xứng Xét trường hợp �� ≥ �� Trước tiên, xét quan hệ �(�, �̅ ) với �(�, �̅ ) Gọi �1 �2 ����� = � �− � = �� ��� � ��� � (�−�� )−�� (�−�� ) �� � −� �� � ���− ��� � � −� � +�� ��� = = = �� � −�≤ = � � � ⟹ �1 ≤ �2(1) Vì ���̅ =�� − ��� ���̅ =�� − ��� nên ���̅ − ���� = �� − ��� − (�� − ���) = �� − �� ≤ ⟹ ���̅ < ���̅ (2) Xét mối quan hệ �(�, �̅ ) ��� � (�, �̅ ), ta có : � ̅ − � � �(�, �) − �(�, �) = � �� � − Thay = �� � � �� − �� ��̅ � �� � � � √ �� ��� �� �� = � √ � �� ��� , ta : � �(�, �̅ ) − �(�, �̅ ) = ( � ���� ���̅ − �1 √�1 − √� ) –( √� ���̅ ���� − ���̅ − �2 √�2 − √� )= √2 ���̅ − − √�1 + √�2 √�1 √�2 Vì ≤ �1 ≤ �2 ⟹ − √�1 + √�2 ≥ , từ (2), ta ���̅ �(�, �̅ ) − � (�, �̅ ) ≥ ⟹ � � (�, �(�, �̅ ) (3) − ���̅ √�2 �̅ ) ≥ √�1 = � ≥ ���̅ √� ii ���̅ − �2≥ √ Tiếp theo, xét mối quan hệ � (�, �) �ớ� �(�, �) ∞ ∞ ∫� �(�, �) − �(�, �) = √2� Vì (3), nên �� − √2� �(�,�̅ ) − ∫ �(�,�̅ ) �2 �� − ( ∫ � �(�,�̅ ) ( � �(�,�̅ ) ∫� �2 �� �(�,�̅ ) ∞ ( ) ( ) � � �, � − � �, � = √2 − � −2 �(�,�̅ ) � − 2 ∞ �� + ∫ � �2 − ��) �(�,�̅ ) �� ≤ �(�, �) − �(�, �) = (4) ∫ √2� �(�,�̅ ) − � Từ (3) (4) ta được: �(�, �̅ ) ≥ � (�, �̅ ) � (�, � ) ≤ � (�, � ) (5) Trường hợp �� < ��, chứng minh hoàn toàn tương tự ta �(�, �̅ ) < � (�, �̅ ) ��� � (�, �) Mối tương quan phân phối Poisson phân phối Chuẩn Tương tự phân phối nhị thức, số phần tử � mẫu tăng lên phân phối Poisson tương đương với phân phối chuẩn Phân phối chuẩn tương đương có: =� �2 = Cụ thể, Ta ứng dụng tương đương � > Cũng tương tự trường hợp phân phối nhị thức trên, mối tương đương phân phối Poisson với phân phối chuẩn giúp việc tính xác suất Poisson thuận lợi thay tính theo cơng thức (��) ... đo hàm ý thống kê, biến thiên hàm ý trường hàm ý Các nghiên cứu hệ tư vấn ứng dụng phân tích hàm ý thống kê vấn đề Hệ tư vấn - Tổng quan, đánh giá kỹ thuật xây dựng hệ tư vấn Các vấn đề hệ tư vấn, ... tư vấn dựa trường hàm ý thống kê 105 3.2.1 Các vấn đề hệ tư vấn dựa biến thiên hàm ý thống kê 105 3.2.2 Luật hàm ý khung khai thác luật hàm ý 106 3.2.2.1 Mơ hình hố luật hàm ý. .. nghiên cứu hệ tư vấn dựa trường hàm ý Bao gồm: - Tìm hiểu phương pháp phân tích liệu hàm ý thống kê, biến thiên hàm ý, mặt đẳng trị hàm ý trường hàm ý - Tìm hiểu phân tích hạn chế hệ tư vấn lọc

Ngày đăng: 26/10/2022, 14:24

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Adomavicius Gediminas, Tuzhilin Alexander, (2005) Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions, IEEE transactions on Knowledge and Data engineering, Vol.17 No.6, pp. 734 – 749 Sách, tạp chí
Tiêu đề: IEEE transactions on Knowledge and Data engineering
[3] Ahmed Mohammed K. Alsalama (2015), A Hybrid Recommendation System Based On Association Rules, International Science Index, Computer and Information Engineering Vol:9, No:1, 2015 waset.org/Publication/10000147 Sách, tạp chí
Tiêu đề: International Science Index, Computer andInformation Engineering
Tác giả: Ahmed Mohammed K. Alsalama
Năm: 2015
[4] Andi Asrafiani Arafah, Imam Mukhlash (2015), The Application of Fuzzy Association Rule on Co-Movement Analyze of Indonesian Stock Price, International Conference on Computer Science and Computational Intelligence (ICCSCI 2015), Procedia Computer Science 59 pp. 235 – 243 Sách, tạp chí
Tiêu đề: International Conference on Computer Science and Computational Intelligence(ICCSCI 2015)
Tác giả: Andi Asrafiani Arafah, Imam Mukhlash
Năm: 2015
[5] Ariel Pashtan, Remy Blattler, Andi Heussus, Peter Scheuermann (2003),“CATIS: a context-aware tourist information system”, The 4th International Workshop of Mobile Computing, Rostock Sách, tạp chí
Tiêu đề: CATIS: a context-aware tourist information system”, "The 4th InternationalWorkshop of Mobile Computing
Tác giả: Ariel Pashtan, Remy Blattler, Andi Heussus, Peter Scheuermann
Năm: 2003
[6] Alqadah, F., Reddy, C. K., Hu, J., &amp; Alqadah, H. F. (2015). Biclustering neighborhood-based collaborative filtering method for top- n recommender systems. Knowledge and Information Systems, pp.475–491 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Knowledge and Information Systems
Tác giả: Alqadah, F., Reddy, C. K., Hu, J., &amp; Alqadah, H. F
Năm: 2015
[7] Al-shamri, M. Y. H. (2014). “Power coefficient as a similarity measure for memory-based collaborative recommender systems”, EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 41(13), pp.5680–5688 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Power coefficient as a similarity measure formemory-based collaborative recommender systems
Tác giả: Al-shamri, M. Y. H
Năm: 2014
[8] Aléx Alves Freitas. On rule interestingness measures. Knowledge-Based Systems Journal, 12(5):309–315, 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Knowledge-BasedSystems Journal
[9] Alexander Felfernig, Gerhard Friedrich, Dietmar Jannach, Markus Stumptner, (2004) “Consistency-based diagnosis of configuration knowledge bases”.Artificial Intelligence 152(2), pp. 213–234 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Consistency-based diagnosis of configuration knowledge bases”."Artificial Intelligence
[10] Alexander Felfernig, Robin Burke, (2008), “Constraint-based recommender systems: technologies and research issues”. In: ICEC ’08: Proceedings of the 10th international conference on Electronic commerce ACM, New York, NY, USA. , pp. 1–10 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Constraint-based recommendersystems: technologies and research issues”. "In: ICEC ’08: Proceedings of the10th international conference on Electronic commerce ACM
Tác giả: Alexander Felfernig, Robin Burke
Năm: 2008
[11] Avi Silberschatz and Alexander Tuzhilin. On subjective measures of interestingness in knowledge discovery. In Proc. of the First Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining, pages 275–281, 1995 Sách, tạp chí
Tiêu đề: In Proc. of the First Int. Conf. onKnowledge Discovery and Data Mining
[12] Bin Cao, Qiang Yang, Jian-Tao Sun, Zheng Chen, (2011) “Learning bidirectional asymmetric similarity for collaborative filtering via matrix factorization”, Data Mining and Knowledge Discovery, Volume 22, Issue 3, pp.393–418 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Learningbidirectional asymmetric similarity for collaborative filtering via matrixfactorization”, "Data Mining and Knowledge Discovery
[13] Bing Liu, Wynne. Hsu, Lai Fun Mun, and Hing Yan Lee. Finding interesting patterns using user expectations. Knowledge and Data Engineering, 11(6):817–832, 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Knowledge and Data Engineering
[14] Breese, J.S. and D. Heckerman, 1998. Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering. In Proceedings of the Fourteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1998) , pp. 43–52 Sách, tạp chí
Tiêu đề: In Proceedings of the FourteenthConference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1998)
[15] Boddu Raja Sarath Kumarmaddali and Surendra Prasad Babuan (2013),“Implementation of Content Boosted Collaborative Filtering Algorithm”, IJEST.pp. 11-20 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Implementation of Content Boosted Collaborative Filtering Algorithm
Tác giả: Boddu Raja Sarath Kumarmaddali and Surendra Prasad Babuan
Năm: 2013
[16] Christian Desrosier, George Karypis, (2010), “A Comprehensive Survey of Neighborhood-based Recommendation Methods”, Recommender Systems Handbook pp 107-144 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Comprehensive Survey ofNeighborhood-based Recommendation Methods”, "Recommender SystemsHandbook
Tác giả: Christian Desrosier, George Karypis
Năm: 2010
[17] Chrsistian Desrosiers and George Karypis, (2008) “Solving the Sparsity Problem: Collaborative Filtering via Indirect Similarities”, Technical Report, pp.1989-1992 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Solving the SparsityProblem: Collaborative Filtering via Indirect Similarities
[19] Debnath, Ganguly and Mitra, (2008) “Feature Weighting In Content Based Recommendation System Using Social Network Analysis” pp. 1041-1042 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Feature Weighting In Content BasedRecommendation System Using Social Network Analysis
[20] Derek Bridge, Mehmet H. Goker, Lorraine McGinty, Barry Smyth, (2005)“Case-based recommender systems”, The Knowledge Engineering Review 20(3), pp. 315–320 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Case-based recommender systems”, "The Knowledge Engineering Review20(3)
[21] Dominique Lahanier-Reuter, (2008), “Didactics of Mathematics and Implicative Statistical Analysis“, Statistical Implicative Analysis - Studies in Computational Intelligence (Vol. 127), pp 277-298 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Didactics of Mathematics andImplicative Statistical Analysis“, "Statistical Implicative Analysis - Studies inComputational Intelligence
Tác giả: Dominique Lahanier-Reuter
Năm: 2008
[22] Dhrubajit Adhikary, Swarup Roy (2015), Trends in Quantitative Association Rule Mining techniques, IEEE 2nd International Conference on Recent Trends in Information Systems (ReTIS). DOI: 10.1109/ReTIS.2015.7232865 Sách, tạp chí
Tiêu đề: IEEE 2nd International Conference on Recent Trendsin Information Systems
Tác giả: Dhrubajit Adhikary, Swarup Roy
Năm: 2015

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w