(Luận văn thạc sĩ) xây dựng mô hình hệ tư vấn dựa trên tiếp cận không tương tác giữa các tiêu chí trong lĩnh vực y tế

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN VÕ HÀ PHƯƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH HỆ TƯ VẤN DỰA TRÊN TIẾP CẬN KHÔNG TƯƠNG TÁC GIỮA CÁC TIÊU CHÍ TRONG LĨNH VỰC Y TẾ h Chuyên ngành Mã số : Khoa học máy tính : 8.48.01.01 Người hướng dẫn: TS LÊ XUÂN VIỆT LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố tài liệu khác Bình Định, ngày … tháng ….năm 2019 Học viên thực luận văn Võ Hà Phương h LỜI CẢM ƠN Với tình cảm chân thành lòng biết ơn sâu sắc, cho phép gửi lời cảm ơn chân thành tới: Trường Đại học Quy Nhơn, Khoa Công nghệ thông tin, giảng viên, nhà sư phạm tận tình giảng dạy tạo điều kiện giúp đỡ, nhiệt tình đóng góp ý kiến cho tơi q trình học tập, nghiên cứu hoàn thành luận văn Đặc biệt tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn khoa học, TS Lê Xuân Việt, người tận tình hướng dẫn, bảo giúp đỡ, động viên tơi suốt q trình nghiên cứu hoàn thành luận văn Cảm ơn bạn đồng nghiệp, bạn bè, gia đình động viên, khích lệ giúp đỡ tơi q trình học tập nghiên cứu khoa học h Mặc dù cố gắng nhiều, luận văn không tránh khỏi thiếu sót; tác giả mong nhận thơng cảm, dẫn, giúp đỡ đóng góp ý kiến nhà khoa học, quý thầy cô, cán quản lý bạn đồng nghiệp Xin chân thành cảm ơn! Bình Định, ngày … tháng … năm 2019 Học viên thực luận văn Võ Hà Phương MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu 5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn 6 Cấu trúc luận văn h CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 ĐỊNH NGHĨA VÀ MỤC TIÊU CỦA HỆ TƯ VẤN 1.1.1 Định nghĩa 1.1.2 Mục tiêu hệ tư vấn 1.2 MƠ HÌNH HỆ TƯ VẤN 1.2.1 Dữ liệu đầu vào hệ tư vấn 1.2.2 Dữ liệu đầu hệ tư vấn 10 1.2.3 Quy trình phát triển hệ tư vấn 10 1.3 PHÂN LOẠI HỆ TƯ VẤN 10 1.4 PHÁT TRIỂN HỆ TƯ VẤN 13 1.4.1 Hệ tư vấn dựa nội dung 13 1.4.2 Hệ tư vấn lọc cộng tác 15 1.4.3 Hệ tư vấn dựa nhân học 18 1.4.4 Hệ tư vấn dựa tri thức 19 1.4.5 Hệ tư vấn lai ghép 23 1.4.6 Hệ tư vấn mạng xã hội 26 1.4.7 Hệ tư vấn nhóm 28 1.5 ĐÁNH GIÁ HỆ TƯ VẤN 31 1.5.1 Các tiêu chí đánh giá hệ tư vấn 31 1.5.2 Các phương pháp đánh giá hệ tư vấn 33 1.6 MỘT SỐ CHỦ ĐỀ MỚI TRONG HỆ TƯ VẤN 34 1.7 TỔNG KẾT CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU 34 1.7.1 Nghiên cứu liệu 35 1.7.2 Đề xuất cải tiến phương pháp tư vấn 35 KẾT LUẬN CHƯƠNG 38 CHƯƠNG MƠ HÌNH TƯ VẤN KHƠNG TƯƠNG TÁC GIỮA CÁC TIÊU CHÍ 39 2.1 Mô hình khơng tương tác tiêu chí 39 2.1.1 Ma trận đa tiêu chí 39 h 2.1.2 Ma trận đa tiêu chí có trọng số (WA) 40 2.1.3 Ma trận đa tiêu chí với trọng số thứ tự (OWA) 40 2.1.4 Không tương tác tiêu chí 41 2.1.5 Quyết định đa tiêu chí 41 2.2 Tư vấn khơng tương tác tiêu chí 42 2.2.1 Ma trận xếp hạng 42 2.2.2 Xác định giá trị xếp hạng tư vấn 47 2.2.3 Đánh giá độ xác định mơ hình 50 KẾT LUẬN CHƯƠNG 54 CHƯƠNG XÂY DỰNG ỨNG DỤNG VÀ THỬ NGHIỆM 49 3.1 Xây dựng ứng dụng 55 3.2 Kiến trúc tổng thể hệ thống 57 3.3 Đặc tả chi tiết thành phần 58 3.3.1 Dữ liệu đầu vào 58 3.3.2 Dữ liệu đầu 60 3.4 Thử nghiệm ứng dụng 60 3.5 Nhận xét đánh giá kết 64 KẾT LUẬN CHƯƠNG 64 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 65 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (bản sao) h DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Các cách phân loại hệ tư vấn 12 Bảng 1.2 Các cách phân loại hệ tư vấn nhóm 29 Bảng 1.3 Các nhóm tiêu chí đánh giá hệ tư vấn 33 Bảng 2.1 Mơ hình đa tiêu chí khơng tương tác với phép tốn trung bình số học 40 Bảng 2.2 Mơ hình đa tiêu chí khơng tương tác với phép tốn trung bình trọng số 40 Bảng 2.3 Mơ hình đa tiêu chí khơng tương tác với phép tốn trung bình trọng số thứ tự 40 Bảng 2.4 Ma trận xếp hạng 42 Bảng 2.5 Tư vấn ma trận có m người dùng (users) n sản phẩm (items) 44 h Bảng 2.6 Lọc cộng tác dựa mục liệu 45 Bảng 2.7 Lọc cộng tác dựa mục liệu 46 Bảng 2.8 Bảng giá trị so sánh 47 Bảng 2.9 Mơ hình đa tiêu chí với am, gm, hm in a (3,4) 48 Bảng 2.10 Mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa mục liệu 49 Bảng 2.11 Kết tư vấn item-based với owa 50 Bảng 3.1 thông tin liệu 59 Bảng 3.2 Một số kết thử nghiệm 61 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 2.1 Tập tương đồng ua (u2, u4, uy) bảng 2.5 47 Hình 3.1 Quy trình nạp liệu 55 Hình 3.2 Quy trình phân tích đưa tư vấn 56 Hình 3.3 kiến trúc hệ thống 58 Hình 3.4 Mẫu danh sách tập liệu 58 Hình 3.5 Mẫu liệu thử nghiệm 60 Hình 3.4 kết thử nghiệm trường hợp thứ 63 Hình 3.5 kết thử nghiệm trường hợp thứ 63 h MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Hệ tư vấn (Recommender Systems Recommendation Systems) công cụ phần mềm ứng dụng trang web mà sử dụng loại tri thức liệu khác để: (1) dự đoán sở thích (phản hồi) cá nhân hay nhóm người cho sản phẩm dịch vụ cụ thể; (2) và/hoặc gợi ý (đề xuất) sản phẩm dịch vụ cho cá nhân hay nhóm Hệ tư vấn trở thành lĩnh vực nghiên cứu quan trọng kể từ năm 90 Trải qua hai mươi năm phát triển, hệ tư vấn ứng dụng vào nhiều lĩnh vực sống như: thương mại điện tử, du lịch điện tử, học tập điện tử, dịch vụ điện tử, v.v [8] Một số lĩnh vực thương mại điện tử xếp vào nhóm “truyền thống” chúng ứng dụng hệ tư vấn vào nghiệp vụ từ sớm tiếp tục khai thác Bên cạnh đó, h với phát triển cơng nghệ web, internet, thiết bị cảm biến, thiết bị di động việc đáp ứng nhu cầu tư vấn người dùng nhu cầu kinh doanh hay hỗ trợ nhà cung cấp, hệ tư vấn triển khai nhiều lĩnh vực khác Một số ứng dụng tiếng hệ tư vấn như: hệ tư vấn Amazon.com [24] đề xuất cho người dùng mặt hàng mà họ thích, hệ tư vấn phim điện ảnh Netflix [25] gợi ý cho người dùng phim mà họ nên xem, hay hệ gợi ý bạn bè Facebook Dữ liệu đầu vào hệ tư vấn nhiều dạng khác [10] như: thông tin sản phẩm hay dịch vụ, thông tin người dùng, thông tin giao dịch ghi lại tương tác người dùng hệ thống, sở tri thức lấy từ nguồn thông tin công khai hay từ chuyên gia, thông tin ngữ cảnh, hay đặc tả người dùng Các kỹ thuật tư vấn xây dựng dựa nhiều kỹ thuật dùng khai phá liệu học máy [10] Các kỹ thuật phân lớp, phân cụm, khai phá luật kết hợp, mơ hình hồi quy, hay số phương pháp học máy có giám sát khơng giám sát Dựa kỹ thuật tư vấn, hệ tư vấn phân thành nhiều nhóm [10][18]: hệ tư vấn dựa nội dung (contentbased recommender systems), hệ tư vấn lọc cộng tác (collaborative filtering recommender systems), hệ tư vấn dựa nhân học học (demographic recommender systems), hệ tư vấn dựa tri thức (knowledge-based recommender systems), hệ tư vấn lai ghép (hybrid recommender systems), hệ tư vấn dựa ngữ cảnh (context-based or context-aware recommender systems), hệ tư vấn mạng xã hội (social network recommender systems), hệ tư vấn nhóm (group recommender systems) Mỗi loại hệ tư vấn có ưu nhược điểm phù hợp với số loại liệu đầu vào lĩnh vực ứng dụng cụ thể Hệ tư vấn lọc cộng tác thường sử dụng lĩnh vực thương mại Hệ tư vấn dựa ngữ cảnh sử dụng lĩnh vực mà thông tin ngữ cảnh (ví dụ: thời gian, trạng thái cảm xúc) vai trị quan trọng Hệ tư vấn nhóm sử dụng lĩnh vực h mà việc gợi ý sản phẩm hay dịch vụ cho nhóm cần thiết cho cá nhân Hệ tư vấn dựa tri thức phù hợp để gợi ý mặt hàng không mua thường xuyên Hệ thống tư vấn lai ghép sử dụng muốn hợp sức mạnh thuật tốn mơ hình khác để khắc phục số thiếu sót thuật tốn hay mơ hình đó… Mặc dù hệ tư vấn đạt nhiều thành công việc đề xuất mơ hình tư vấn hay cải tiến phương pháp tư vấn hướng nghiên cứu chủ đạo Trong thời đại bùng nổ thơng tin, ngày có nhiều kho liệu lớn (BigData), nhu cầu tìm kiếm khai thác thơng tin ngày cao với nhiều hình thức đa dạng, phong phú Đặc biệt công nghệ internet phát triển nhanh chóng, nhu cầu xử lý thơng tin hệ thống mạng vấn đề tất yếu Cùng với hệ thống thương mại điện tử, giao dịch khách hàng, tra cứu thông tin nhiều lĩnh vực khác nhau: google, amazon, facebook phát triển nhanh chóng mở rộng toàn giới