LUẬN án TIẾN sĩ NGÀNH máy TÍNH một số PHỤ THUỘC LOGIC mở RỘNG TRONG mô HÌNH dữ LIỆU DẠNG KHỐI

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - TRỊNH NGỌC TRÚC MỘT SỐ PHỤ THUỘC LOGIC MỞ RỘNG TRONG MÔ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH Hà Nội - 2021 Trịnh Ngọc Trúc MỘT SỐ PHỤ THUỘC LOGIC MỞ RỘNG TRONG MƠ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 48 01 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Trịnh Đình Thắng TS Nguyễn Như Sơn Hà Nội - 2021 iii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, cho phép tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc chân thành tới PGS TS Trịnh Đình Thắng, TS Nguyễn Như Sơn, người thầy tận tình hướng dẫn, bảo cho tác giả suốt trình học tập, nghiên cứu hoàn thành luận án Tác giả xin chân thành cảm ơn tới tập thể thầy cô giáo, nhà khoa học thuộc Viện Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam; Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Khoa học Công nghệ; Viện Công nghệ Thông tin, Phòng Đào tạo, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội giúp đỡ chuyên môn tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả suốt thời gian học tập nghiên cứu Cuối cùng, tác giả xin gửi tới gia đình, người thân, bạn bè lời cảm ơn chân thành ủng hộ, đồng hành, chỗ dựa vững động lực giúp tác giả hoàn thành luận án Tác giả luận án Trịnh Ngọc Trúc LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi hướng dẫn khoa học PGS.TS Trịnh Đình Thắng, TS Nguyễn Như Sơn Các kết viết chung với đồng tác giả chấp thuận tác giả trước đưa vào luận án Các kết nêu luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác Tác giả luận án Trịnh Ngọc Trúc MỤC LỤC MỞ ĐẦU CHƯƠNG MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ 11 1.1 Mơ hình liệu dạng khối 11 1.1.1 Khối, lát cắt khối 11 1.1.2 Đại số khối 13 1.1.3 Phụ thuộc hàm mơ hình liệu dạng khối 17 1.1.4 Phụ thuộc đa trị mô hình liệu dạng khối 19 1.2 Đại số Boolean 20 1.2.1 Công thức Boolean 20 1.2.2 Bảng trị bảng chân lý 21 1.2.3 Suy dẫn logic 21 1.2.4 Công thức Boolean dương 22 1.2.5 Công thức Boolean đa trị 22 1.2.6 Bảng trị bảng chân lý 24 1.2.7 Suy dẫn logic 24 1.2.8 Công thức Boolean dương đa trị 24 1.3 Phụ thuộc Boolean dương mơ hình liệu dạng khối .25 1.3.1 Khối chân lý khối 25 1.3.2 Phụ thuộc Boolean dương khối 25 1.4 Kết luận chương 28 CHƯƠNG HỘI SUY DẪN VÀ PHỤ THUỘC BOOLEAN DƯƠNG ĐA TRỊ TRONG MƠ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI 29 2.1 Đặt vấn đề 29 2.2 Hội suy dẫn mơ hình liệu dạng khối 30 2.2.1 Công thức suy dẫn lược đồ khối 30 2.2.2 Tính chất họ tập đóng khối chân lý 32 2.3.3 Tính chất hội suy dẫn khối chân lý 33 2.3 Các thuật toán xây dựng hội suy dẫn 35 2.3.1 Thuật toán XDF 35 2.3.2 Thuật toán XDF-S 40 2.3.3 Cài đặt thực nghiệm thuật toán XDF 44 2.4 Phụ thuộc Boolean dương đa trị mơ hình liệu dạng khối 45 2.4.1 Khối m-chân lý khối liệu 45 2.4.2 Công thức Boolean dương đa trị 48 2.4.3 Phép gán trị 49 2.4.4 Phụ thuộc Boolean dương đa trị khối 52 2.4.5 Bao đóng tập phụ thuộc Boolean dương đa trị 57 2.4.6 Thể thể chặt tập phụ thuộc Boolean dương đa trị .58 2.5 Cài đặt minh họa tốn tìm Phụ thuộc Boolean dương đa trị khối 60 2.6 Tổng kết chương 65 CHƯƠNG PHỤ THUỘC BOOLEAN DƯƠNG THEO NHÓM BỘ VÀ PHỤ THUỘC BOOLEAN DƯƠNG ĐA TRỊ THEO NHĨM BỘ TRONG MƠ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI 66 3.1 Đặt vấn đề 66 3.2 Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm mơ hình liệu dạng khối 66 3.2.1 Phép gán trị 66 3.2.2 Khối chân lý theo nhóm khối liệu 67 3.2.3 Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm khối liệu 69 3.2.4 Bao đóng tập phụ thuộc Boolean dương theo nhóm 74 3.2.5 Thể thể chặt tập phụ thuộc Boolean dương theo nhóm .77 3.3 Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm mơ hình liệu dạng khối 78 3.3.1 Phép gán trị 78 3.3.2 Khối chân lý đa trị theo nhóm khối liệu .78 3.3.3 Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm khối liệu 81 3.3.4 Bao đóng tập phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm .86 3.3.5 Thể hiện, thể chặt 89 3.4 Cài đặt minh họa tốn tìm Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm khối 90 3.4 Tổng kết chương 95 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 97 TÀI LIỆU THAM KHẢO 100 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Kí hiệu Ý nghĩa kí hiệu XY Biểu diễn hợp hai tập X Y REL(U) Tập toàn thể quan hệ tập thuộc tính U RELp(U) Tập tồn thể quan hệ có khơng q p tập thuộc tính U, p ≥1 t*v Phép kết nối hai t v t*S Phép kết nối t với quan hệ S t[X], t.X hạn chế (ánh xạ) t tập thuộc tính X id × id’ Kí hiệu tích rời rạc id id’ M⊕ P Hợp tập M P M⊕ℜ {MX| X ∈ ℜ} ℜ⊕ℑ f*g {XY | X ∈ ℜ , Y∈ ℑ} Hội hai ánh xạ đóng f g u&v Phép tính nhân u v SubSet(U) Tập tất tập U ╞ Suy dẫn logic ├ → ╞2 →2 Suy dẫn theo khối Suy dẫn theo khối có khơng q phần tử ╞p, →p Suy dẫn theo khối có khơng q p phần tử ╞p,m→p,m m suy dẫn theo khối có khơng q p phần tử CTB Công thức Boolean CTBD Công thức Boolean dương CTBDĐT Công thức Boolean dương đa trị PTBD Phụ thuộc Boolean dương PTBDTQ Phụ thuộc Boolean dương tổng quát PTBDĐT Phụ thuộc Boolean dương đa trị PTBDTNB Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm PTBDĐTTNB Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm Fix(f) Gen(G) Tập tồn điểm bất động f Tập sinh giàn giao G CSDL Cơ sở liệu DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng i: Biểu diễn quan hệ MAT_HANG Bảng 1.1: Biểu diễn lát cắt khối DIEM_DG 12 Bảng 1.2: Biểu diễn lát cắt thể phụ thuộc hàm 19 Bảng 2.1: Bảng T bảng h lát cắt 38 Bảng 2.2: Bảng T bảng h lát cắt 38 Bảng 2.3: Bảng T bảng h lát cắt 39 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1: Biểu diễn khối MAT_HANG Hình 2: Biểu diễn khối BAN_HANG Hình 3: Biểu diễn mơ hình liệu đa chiều Hinh 1.1: Biểu diễn khối DIEM_DG 11 Hinh 1.2: Biểu diễn khối liệu r(R) 18 Hinh 1.3: Ví dụ khối chân lý Tr 27 Hình 2.1: Khối chân lý Tr 31 Hình 2.2: Sơ đồ thuật toán XDF 36 Hình 2.3: Biểu diễn khối chân lý Tr 37 Hình 2.4: Sơ đồ thuật toán XDF-S 41 Hình 2.5: Khối liệu Ban_hang_DT 50 Hình 2.6: Khối chân lý Tr 51 Hình 2.7: Khối chân lý Tf,m .54 Hình 2.8: Biểu đồ mô tả xu hướng khách hàng mua hàng vào mùa hè 62 Hình 2.9: Biểu đồ mô tả xu hướng khách hàng mua hàng vào mùa xn 63 Hình 2.10: Biểu đồ mơ tả xu hướng khách hàng mua hàng vào mùa đông 64 Hình 3.1: Khối liệu r: Ban_hang_NB 68 Hình 3.2: Khối chân lý Tf_nb 71 Hình 3.3: Khối liệu r: Ban_hang_DTNB 79 Hình 3.4: Khối chân lý Tr_dtnb 80 Hình 3.5: Khối chân lý Tf_dtnb,m 83 Hình 3.6: Biểu đồ mơ tả xu hướng khách hàng mua hàng vào mùa hè 92 Hình 3.7: Biểu đồ mô tả xu hướng khách hàng mua hàng vào mùa xuân 93 10 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Việc quản lý, lưu trữ khai thác liệu để giải toán thực tế sống nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu Mơ hình liệu quan hệ E-Codd đề xuất năm 1970 góp phần giải toán lưu trữ, khai thác liệu mô tả ràng buộc liệu thông qua khái niệm phụ thuộc hàm (X →Y), mơ hình chưa đủ mạnh nhiều hạn chế việc lưu trữ truy xuất liệu có cấu trúc phi tuyến tính Do vậy, nhiều nhà khoa học nước quốc tế quan tâm nghiên cứu nhằm mở rộng mơ hình liệu quan hệ để giải tốn động, tốn có cấu trúc phi tuyến tính Một số mở rộng đề xuất là: Mơ hình liệu dạng khối (Database model of block form) [1], Khối liệu (Data Cube) [2], Mơ hình liệu đa chiều (Multidimensional data model) [3], Kho liệu (Data Warehouse) [4] Sự đời mơ hình liệu khắc phục bất cập, khó khăn việc theo dõi vận động liệu theo thời gian, Chẳng hạn, theo mơ hình liệu quan hệ E-codd đề xuất, quản lý bán hàng mặt hàng (bánh mì, bơ, sữa), ta có bảng liệu (Bảng i) sau: Bảng i: Biểu diễn quan hệ MAT_HANG MAT_HANG: MaHang TenHang Gia 01 Bánh mì 10.000đ 02 Bơ 15.000đ 03 Sữa 20.000đ Bảng gồm trường: MaHang (mã hàng), TenHang (tên hàng), Gia (Giá) Bảng quan hệ mơ hình liệu quan hệ Mỗi có điều chỉnh lại mã hàng nhằm đồng bộ, phân cấp để quản lý mã hàng thống Theo đó, người quản lý cập nhật mã hàng ứng với loại hàng Như vậy, giá trị mã hàng cũ bị thay giá trị mã hàng Tình trạng diễn tương tự với thuộc tính TenHang (tên hàng), Gia (giá) tên hàng giá thay đổi Như vậy, với cách quản lý hàng theo Bảng, người quản lý theo dõi thay đổi giá trị: mã hàng, tên hàng, giá mặt Mức 0.7: Có 455 cặp mua bánh mì (khơng phân biệt loại hàng cao cấp loại loại 2) có 442 cặp mua bơ, 300 cặp mua sữa (không phân biệt loại hàng) Mức 0.3: Có 455 cặp mua bánh mì (mỗi cặp cần từ khách hàng mua hàng) có 455 cặp mua bơ, 435 cặp mua sữa (mỗi cặp cần từ khách hàng mua hàng) Như vậy: Vào mùa đơng khách hàng có xu hướng mua hàng giống mùa xn, có nghĩa khách hàng mua bánh mì kèm bơ nhiều so với mua kèm sữa với tỉ lệ nhiều so với mùa xuân Với số liệu trên, cần nhập số lượng bơ sữa nhiều so với mùa xuân số lượng bơ nhiều so với sữa Do tỉ lệ khách hàng mua bánh mì kèm bơ loại nhiều nên cần xếp mặt hàng bơ (cùng loại) gần bánh mì (cùng loại) so với sữa để thuận lợi cho khách hàng 3.4 Tổng kết chương Trong chương này, luận án đề xuất khái niệm khối chân lý theo nhóm bộ, phép gán trị, từ xây dựng Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm mơ hình liệu dạng khối Bằng cơng cụ tốn học đại số logic, luận án phát biểu chứng minh tương đương loại suy dẫn, suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối, suy dẫn theo khối có khơng q p phần tử Trường hợp đặc biệt, khối suy biến thành quan hệ, kết trùng khớp với kết cơng bố mơ hình liệu quan hệ Phần luận án, kết hợp kiến thức phụ thuộc Boolean dương đa trị phụ thuộc Boolean dương theo nhóm mơ hình liệu dạng khối, luận án đề xuất khái niệm khối chân lý đa trị theo nhóm phép gán trị, từ xây dựng Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm bộ, luận án chứng minh tương đương loại suy dẫn: suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối suy dẫn theo khối có khơng q p phần tử Trường hợp đặc biệt, khối suy biến thành quan hệ, định lý tương đương bảo toàn hiệu lực Với hai loại phụ thuộc đề xuất chương này, luận án đề xuất phương pháp tìm bao đóng tập phụ thuộc Boolean dương theo nhóm phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm mơ hình liệu dạng khối Luận án điều kiện cần đủ để khối m-thể chặt tập PTBDTNB Σ tập PTBDĐTTNB Σ cho… Trong trường hợp tập số id = {x}, khối suy biến thành quan hệ, kết lại trùng với kết cơng bố mơ hình liệu quan hệ Trên sở kết ta nghiên cứu tiếp mối quan hệ loại phụ thuộc logic mở rộng khác lược đồ khối KẾT LUẬN Những kết luận án Từ mục tiêu đề xuất luận án Bằng cách sử dụng công cụ toán học đại số logic, kết hợp với phương pháp suy luận, chứng minh lập khối chân lý, cài đặt thực nghiệm thuật toán, luận án đạt kết sau: - Đề xuất khái niệm công thức suy dẫn, hội suy dẫn, tính chất họ tập đóng khối chân lý mơ hình liệu dạng khối Từ đó, chứng minh điều kiện cần đủ để công thức logic biểu diễn dạng hội cơng thức suy dẫn - Đề xuất thuật tốn tìm hội suy dẫn khối thông qua khối chân lý cho trước Kết đóng góp thêm phương pháp tìm cơng thức suy dẫn thơng qua khối chân lý mơ hình liệu dạng khối - Từ kiến thức tảng công thức Boolean dương đa trị, kết hợp lý thuyết phụ thuộc hàm, phụ thuộc đa trị, phụ thuộc Boolean dương tổng quát mơ hình liệu dạng khối, tác giả đề xuất phụ thuộc logic mới, phụ thuộc Boolean dương đa trị khối thông qua mở rộng phép sánh trị cặp phần tử theo ngưỡng m Kết đạt giải loạt toán đối sánh cặp phần tử phản ánh độ chắn hay độ tin cậy theo ngưỡng m xác định Với phụ thuộc Boolean dương đa trị mơ hình liệu dạng khối, định nghĩa tương đương bảo toàn hiệu lực, nghĩa suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối suy dẫn theo khối có khơng q phần tử tương đương Từ kết phụ thuộc Boolean dương đa trị khối, tác giả tiếp tục đề xuất Bao đóng tập phụ thuộc Boolean đa trị khối, điều kiện cần đủ để khối m-thể chặt tập PTBDĐT Σ Trong trường hợp tập số id = {x}, khối suy biến thành quan hệ kết lại trùng với kết cơng bố mơ hình liệu quan hệ - Kết hợp kết công thức suy dẫn, phụ thuộc Boolean dương đa trị khối tìm chương 2, với kiến thức tảng trình bày chương 1, việc mở rộng phép sánh trị p phần tử bất kỳ, tác giả đề xuất thành cơng phụ thuộc logic mới, phụ thuộc Boolean dương theo nhóm (p bộ) phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm (p bộ) mơ hình liệu dạng khối Kết đạt đóng góp thêm phương pháp tìm phụ thuộc logic khối, thay so sánh cặp phần tử ta so sánh với p phần tử Với phụ thuộc Boolean dương theo nhóm phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm bộ, định lý tương đương cơng thức suy dẫn bảo toàn hiệu lực, nghĩa suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối, suy dẫn theo khối có khơng q p phần tử tương đương Từ kết phụ thuộc Boolean dương theo nhóm bộ, phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm khối, luận án tiếp tục đề xuất Bao đóng tập phụ thuộc Boolean dương theo nhóm bộ, phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm khối, điều kiện cần đủ để khối m-thể chặt tập PTBDTNB Σ, PTBDĐTTNB Σ Kết đạt giải loạt toán đối sánh theo nhóm p phần tử Trong trường hợp tập số id = {x}, khối suy biến thành quan hệ kết lại trùng với kết cơng bố mơ hình liệu quan hệ Hướng phát triển luận án - Tiếp tục nghiên cứu nhằm phát triển loại phục thuộc liệu thuộc tính (cũng thuộc tính số), mối quan hệ loại phụ thuộc logic mở rộng khối , mở rộng nghiên cứu trường hợp riêng tập phụ thuộc hàm F tập phụ thuộc hàm Fh, tập phụ thuộc hàm Fhx - Mở rộng Phụ thuộc liệu nhiều lát cắt DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ [i] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Trịnh Ngọc Trúc, Cơng thức suy dẫn mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ VIII Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Hà Nội 7/2015, 103-110 [ii] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Trịnh Ngọc Trúc, Phụ thuộc Boolean dương đa trị mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Hà Nội 8/2016, 602-609 [iii] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Trịnh Ngọc Trúc, Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ XI Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Hà Nội 8/2018, 446-452 [iv] Trinh Dinh Thang, Tran Minh Tuyen, Trinh Ngoc Truc, Pham Thi Phuong, Some properties of multivalued positive Boolean dependencies in the database model of block form, Indian journal of Science and Technology, 2020, 13(25):2509-2519 [v] Trinh Dinh Thang, Trinh Ngoc Truc, Tran Minh Tuyen, Nguyen Nhu Son, Multivalued positive Boolean dependencies by group in the database model of block form, International Journal of Advanced Research in Compuper Science, 2020, 11(4):6-12 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Xuân Huy, Trịnh Đình Thắng (1998), Mơ hình sở liệu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.14, S.3, tr 52-60 [2] C Dyreson (1996), Information retrieval from an incomplete data cube, In Proc of the 22nd Int Conf on Very Large Data Bases (VLDB) pages 532543 Morgan Kaufmann Publishers [3] R Agrawal, A Gupta, and S Sarawagi (1997), Modeling Multidimensional Databases, In Proc of 13 th, Int Conf on Data Engineering (ICDE) pages 232-243 IEEE press [4] S Chaudhuri and U Dayal (1997), An Overview of Data Warehousing and OLAP technology, SIGMOD Record, 26(1): pp 65-74 [5] Z Zheng, S Xie, H Dai, X Chen and H Wang, An Overview of Blockchain Technology: Architecture, Consensus, and Future Trends, 2017 IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress), Honolulu, HI, 2017, pp 557-564 [6] T.B Pedersen and C.S Jensen (1999), Multidemensional data Modeling for complex data, In proc of 15th Int Conf on data Engineering (ICDE) pages 336-345, IEEE Computer Society [7] Geffner, Steven & Agrawal, Divyakant & Abbadi, Amr (2000) The Dynamic Data Cube 237-253 10.1007/3-540-46439-5_17 [8] Inmon, W 2000 WHAT IS Adata WAREHOUSE? JENSEN, C S., PEDERSEN, T B & THOMSEN, C 2010 Multidimensional databases and data warehousing Synthesis Lectures on Data Management, 2, 1-111 [9] Maurizio Rafanelli, M.Rafanelli (2003), Multidimensional Databases: Problems and Solutions Hardcover, Idea Group Publishing [10] Pedersen, T B & Jensen, C S 2005 Multidimensional Databases Citeseer [11] Christian, S J & Torben Bach, P 2007 Multidimensional Databases and OLAP 53, 53-1,53-27 [12] Nelson, G S 2008 Building OLAP Cubes with SAS 9: A Hands on Workshop Wave Technologies, [13] John Paredes (2009), The Multidimensional Data Modeling Toolkit: Making Your Business Intelligence Applications Smart with Oracle OLAP Paperback, OLAP World Press [14] Zaman, K A., Song, S & Suen, E S.-L 2010 Conversion of a relational database query to a query of a multidimensional data source by modeling the multidimensional data source Google Patents [15] Pujolle, G., Ravat, F., Teste, O., Tournier, R & Zurfluh, G 2011 Multidimensional database design from document-centric XML documents Data Warehousing and Knowledge Discovery Springer [16] Gao, B., Zhang, S & Yao, N A Multidimensional Pivot Table Model Based on MVVM Pattern for Rich Internet Application Computer, Consumer and Control (IS3C), 2012 International Symposium on, 2012 IEEE, 24-27 [17] K M Azharul Hasan, Tatsuo Tsuji (2011), Extendible Arrays for Multidimensional Databases: Concept, Implementation and Evaluation Paperback, LAP LAMBERT Academic Publishing [18] Haiping Lu, Konstantinos N Plataniotis, Anastasios Venetsanopoulos (2013), Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data (Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition) Hardcover, Chapman and Hall/CRC; edition [19] Dash, A K & Agarwal, R 2001 Dimensional modeling for a data warehouse ACM SIGSOFT software engineering notes, 26, 83-84 [20] Christian S.Jensen, Torben Bach Pedersen, Christian Thomsen, & mo- re (2010), Multidimensional Databases and Data Warehousing (Synthesis Lectures on Data Management) Paperback, Morgan and Claypool Publishers; edition [21] Combi, Carlo & Oliboni, Barbara & Pozzi, Giuseppe & Sabaini, Alberto & Zimanyi, Esteban (2019), Enabling Instant- and Interval-based Semantics in Multidimensional Data Models: the T+MultiDim Model, Information Sciences 518 10.1016/j.ins.2019.12.074 [22] Paulraj Ponniah (2001), Data warehousing fundamentals, John Wiley & Sons Inc [23] Mark W Humphries Michael W Hawkins Michelle C Dy (1998), Data Warehousing Arcthitecture and Implementation, Prentice Hall PTR; Pap/ Cdr edition [24] Sid Adelman, Larissa T Moss (2000), Data Warehouse Project Management Paperback, Addison-Wesley Professional; edition [25] Inmon W.H (2002), Building the Data Warehouse (Third Edition), John Wiley & Sons, Inc [26] R Kimball and M Ross (2002), The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling 2ed John Wiley [27] C Imhoff, N Galemmo, and J G Geiger.(2003), Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques John Wiley [28] Ralph Kimball, Margy Ross, Warren Thornthwaite, Joy Mundy, Bob Becker (2008), The Data Warehouse Lifecycle Toolkit Paperback, Wiley; edition [29] Stanislaw Kozielski, Robert Wrembel (2008), New Trends in Data Warehousing and Data Analysis (Annals of Information Systems), Springer; 1st Edition 2nd Printing [30] Robert Laberge (2011), The Data Warehouse Mentor: Practical Data Warehouse and Business Intelligence InsightsPaperback, McGraw-Hill Osborne Media; edition [31] Ralph Kimball, Margy Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling Paperback, Wiley; edition [32] Krish Krishnan (2013), Data Warehousing in the Age of Big Data (The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence) Paperback, Morgan Kaufmann; edition [33] Brian Ciampa (2014), The Data Warehouse Workshop: Providing Practical Experience to the Aspiring ETL Developer Paperback, CreateSpace Independent Publishing Platform [34] Ladjel Bellatreche, Mukesh K Mohania (2014), Data Warehousing and Knowledge Discovery: 16th International Conference, DaWaK 2014, Munich, Germany, September 2-4, 2014 Proceedings (Lecture Notes Applications, incl Internet/Web, and HCI) Paperback, Springer; 2014 edition [35] Garani, G., Adam, G.K and Ventzas, D (2016) Temporal data warehouse logical modelling, Int J Data Mining, Modelling and Management, Vol 8, No 2, pp.144–159 [36] Arora, R., Pahwa, P., & Gupta, D (2017) Data quality improvement in data warehouse: A framework International Journal of Data Analysis Techniques & Strategies, 9(1), 17–33 [37] Subramanian, G H., & Wang, K (2017) Systems dynamics-based modeling of data warehouse quality Journal of Computer Information Systems, 1–8 [38] Sebaa, A., Chikh, F., Nouicer, A., & Tari, A (2018) Medical big data warehouse: Architecture and system design, a case study: Improving healthcare resources distribution Journal of Medical Systems, 42(4), 59 [39] Sakka A, Bimonte S, Sautot L, Camilleri G, Zaraté P, Besnard A (2018) A volunteer design methodology of data warehouses In: Proceedings of 37th international conference on conceptual modeling, Springer, pp 286–300 [40] Prakash N, Prakash D (2019) A multifactor approach for elicitation of information requirements of data warehouses Requir Eng 24:103–117 [41] Wahyudi, A., Kuk, G., & Janssen, M (2018) A process pattern model for tackling and improving big data quality Information Systems Frontiers, 20(3), 457–469 [42] Soumiya Ain El Hayat, Mohamed Baha, A Temporal Data Warehouse Conceptual Modelling and Its Transformation into Temporal Object Relational Model, Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD’2018), pp 314-323 [43] Reddy, G & Chittineni, Suneetha (2020), UML-Based Data Warehouse Design Using Temporal Dimensional Modelling, International Journal of Security and Privacy in Pervasive Computing 12 1-19 10.4018/IJSPPC.2020070101 [44] Wang, L Feng, H Zhang, C Lyu, L Wang and Y You, Human Resource Information Management Model based on Blockchain Technology, 2017 IEEE Symposium on Service-Oriented System Engineering (SOSE), San Francisco, CA, 2017, pp 168-173 [45] M E Peck and S K Moore, The blossoming of the blockchain, in IEEE Spectrum, vol 54, no 10, pp 24-25, October 2017 [46] Wang, Y., Han, J.H and Beynon-Davies, P (2019), Understanding blockchain technology for future supply chains: a systematic literature review and research agenda, Supply Chain Management, Vol 24 No 1, pp 62-84 [47] Queiroz, M.M.; Telles, R.; Bonilla, S.H Blockchain and supply chain management integration: A systematic review of the literature Supply Chain Manag Int J 2019, 25, 241–254 [48] Barghuthi, N.B.; Ncube, C.; Said, H State of Art of the Effectiveness in Adopting Blockchain Technology - UAE Survey Study In 2019 Sixth HCT Information Technology Trends (ITT); Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): Ras Al Khaimah, United Arab Emirates, 2019; pp 54–59 [49] Duan, J.; Zhang, C.; Gong, Y.; Brown, S.; Li, Z A Content-Analysis Based Literature Review in Blockchain Adoption within Food Supply Chain Int J Environ Res Public Health 2020, 17, 1784 [50] Polina Durneva, BA, Karlene Cousins, BSc, MSci, PhD, JD, Min Chen, BA, MA, PhD (2020), The Current State of Research, Challenges, and Future Research Directions of Blockchain Technology in Patient Care: Systematic Review, J Med Internet Res 2020;22(7):e18619 [51] Saurabh Ahluwalia, Raj V.Mahto, MaribelGuerrero (2020), Blockchain technology and startup financing: A transaction cost economics perspective, Technological Forecasting and Social Change, Volume 151, February 2020, 119854 [52] Berman J anh Blok W.J., Generalized Boolean dependencies Abstracts of AMS, (1985), 163 [53] Berman J and Blok W.J., Positive Boolean dependencies, Inf Processing Letters, 27 (1988), 147-150 [54] Nguyen Xuan Huy, Le Thi Thanh, Generalized Positive Boolean Dependencies, J Inf Process Cybern EIK, 28 (1992),6 363-370 [55] Le Duc Minh, Vu Ngoc Loan, Nguyen Xuan Huy, Some Result Concerning with the Class of Multi-valued Positive Boolean Dependencies in the Relational Data Model in context of Fuzzy Senmantics, Proceedings Vietnam-Japan Bilateral Symposium on Fuzzy Systems and Applications VJFUZZY ’98, 30 Sept – Oct 1998, Halong Bay, Vietnam, 178-182 [56] Kavut, S., Maitra, S., Tang, D.: Construction and search of balanced Boolean functions on even number of variables towards excellent autocorrelation profile Des Codes Cryptogr 87(2–3), 261–276 (2019) [57] Nguyễn Xuân Huy, Vũ Ngọc Loãn, Lê Đức Minh, Một số toán liên quan đến ràng buộc logic sở liệu quan hệ, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học lần thứ 13, Học viện Kỹ thuật Qn sự, T.8: Tốn - Cơng nghệ thơng tin, Hà Nội, 10-2001, 59-64 [58] Nguyễn Xuân Huy, Vũ Ngọc Loãn, Về định lý tương đương phụ thuộc Boolean dương đa trị, Tạp chí tin học Điều khiển học, 10(4), 121994, 11-15 [59] Nguyễn Xuân Huy (2006), Các phụ thuộc logic sở liệu, NXB Thống kê, Hà Nội [60] Nguyễn Xuân Huy, Đàm Gia Mạnh, Vũ Thanh Xuân, Kim Lan Hương (2001), Về lớp cơng thức suy dẫn, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.17, S.4, tr 17-22 [61] Elisa Tonello, On the conversion of multivalued to Boolean dynamics, School of Mathematical Sciences University of Nottingham, Nottingham, NG7 2RD (2017),1-16 [62] JohannesEbbing, LauriHella, PeterLohmann, JonniVirtema, Boolean dependence logic and partially-ordered connectives, Journal of Computer and System Sciences, Volume 88, September 2017, Pages 103-125 [63] Nyberg, K.: The extended autocorrelation and boomerang tables and links between nonlinearity properties of vectorial boolean functions Cryptology ePrint Archieves Report 2019/1381 (2019) [64] Nguyễn Xuân Huy, Nguyễn Thị Vân, Trương Thị Thu Hà, Quan hệ phụ thuộc hàm nới lỏng phụ thuộc Boolean dương tổng qt, Chun san cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ thông tin truyền thông, tập 2020 số 01 [65] Nguyễn Xuân Huy, Trịnh Đình Thắng (1999), Một vài thuật tốn cài đặt phép tốn đại số quan hệ mơ hình liệu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.15, S.3, tr 8-17 [66] Trịnh Đình Thắng (2001), Một số kết bao đóng, khóa phụ thuộc hàm mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ IV “Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin”, Hải Phịng, tr 245-251 [67] Trịnh Đình Thắng (2005), Một số kết phụ thuộc hàm, phủ phụ thuộc hàm dạng chuẩn mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ "Một số vấn đề chọn lọc Cơng nghệ Thơng tin Truyền thơng", Hải Phịng, tr 580-586 [68] Vũ Đức Thi, Trịnh Đình Vinh (2010), a-Phụ thuộc hàm a-Bao đóng mơ hình sở liêu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, 26(2), tr 131-139 [69] Trịnh Đình Vinh, Vũ Đức Thi (2010), Phủ tập phụ thuộc hàm vấn đề tựa chuẩn hố mơ hình liêu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, 26(4), tr 312-320 [70] Trịnh Đình Thắng, Trịnh Đình Vinh (2008), Phụ thuộc đa trị mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ 11 "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", Huế, tr 321-328 [71] Vũ Đức Thi, Trịnh Đình Vinh (2009), Phụ thuộc đa trị xấp xỉ mơ hình liêu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông”, Biên Hồ, tr 341-350 [72] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến (2010), Phép dịch chuyển lược đồ khối vấn đề biểu diễn bao đóng, khóa mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XIII “Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thơng tin Truyền thơng”, (276-286) [73] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến (2011), Khóa tập thuộc tính nguyên thủy, phi nguyên thủy với phép dịch chuyển lược đồ khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ 13 "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thơng tin Truyền thơng", (159-170) [74] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến (2012), Lược đồ cân bằng, vế trái cực tiểu khóa với phép dịch chuyển lược đồ khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XV "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", (174-179) [75] Trần Minh Tuyến, Trịnh Ðình Thắng (2014), Phụ thuộc Boolean dương tổng quát mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XVII "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", Buôn Ma Thuột, tr 274-279 [76] Trần Minh Tuyến (2015), Các phụ thuộc logic mơ hình liệu dạng khối, LATS, Học viện Kỹ thuật Quân [77] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Đỗ Thị Lan Anh, “Khai phá luật định khối liệu có giá trị thuộc tính thay đổi”, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ XIX: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông, Hà Nội, 01- 02/10/2016, Tr 163 – 169 [78] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Đỗ Thị Lan Anh, Nguyễn Thị Quyên, “Một số kết khai phá luật định khối liệu có giá trị thuộc tính thay đổi”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Công nghệ Quốc gia lần thứ X: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin, Đà Nẵng, 1718/08/2017, Tr 623 - 632 [79] Trịnh Đình Thắng, Đỗ Thị Lan Anh, “Một số thuật toán xác định ma trận độ hỗ trợ khối liệu có giá trị thuộc tính thay đổi”, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ XXI: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thơng, Thanh Hóa, 27- 28/07/2018, Tr 216 – 225 [80] Thang Trinh Dinh, Anh Do Thi Lan, “Some properties about smoothing, roughen the values of the index attribute on the decision block”, International Journal of Advanced Research in Computer Science, Volume 10 issue March - April 2019 [81] Đỗ Thị Lan Anh, Trịnh Đình Thắng, “Một phương pháp gia tăng để tính độ xác độ phủ luật định khối liệu có tập đối tượng thay đổi”, Chuyên san cơng trình nghiên cứu phát triển Cơng nghệ thơng tin truyền thơng, Tạp chí thơng tin Khoa học cơng nghệ Bộ Thông tin truyền thông, Tập 2019 số 1, 2019, Tr - 10 [82] Trịnh Đình Thắng, Đỗ Thị Lan Anh, Trần Minh Tuyến, Cao Hồng Huệ, “Phương pháp gia tăng ma trận độ hỗ trợ khối liệu lát cắt có tập đối tượng thay đổi”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Công nghệ Quốc gia lần thứ XII: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin, Huế, 78/06/2019 ...Trịnh Ngọc Trúc MỘT SỐ PHỤ THUỘC LOGIC MỞ RỘNG TRONG MƠ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI Chun ngành: Khoa học máy tính Mã số: 48 01 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:... liệu khối cần thiết Xuất phát từ lí trên, luận án chọn đề tài ? ?Một số Phụ thuộc logic mở rộng Mơ hình liệu dạng khối? ?? với mục đích tiếp tục nghiên cứu phụ thuộc liệu khối nhằm tìm phụ thuộc logic. .. nhóm thuộc tính khối, góp phần mở rộng phụ thuộc liệu khối Đối tượng phương pháp nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án phụ thuộc logic, đại số Boolean mơ hình liệu quan hệ mơ hình liệu dạng khối